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人工智能辅助结肠镜检查在下消化道病变的应用进展
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作者 陈冰虹 伍海锐 +2 位作者 柯岩 张玮 王贵齐 《中华结直肠疾病电子杂志》 2022年第2期154-157,共4页
随着我国科技的进步及人民生活质量的逐渐提高,结直肠癌已跃升为前五高发的癌症,严重影响人民的健康及预期寿命。结直肠癌的形成需要一个很漫长的过程,因此,早发现、早诊断及早治疗极其重要,其中规范化的结肠镜检查是发现早期结直肠癌... 随着我国科技的进步及人民生活质量的逐渐提高,结直肠癌已跃升为前五高发的癌症,严重影响人民的健康及预期寿命。结直肠癌的形成需要一个很漫长的过程,因此,早发现、早诊断及早治疗极其重要,其中规范化的结肠镜检查是发现早期结直肠癌最有效的方法。近年来,人工智能辅助消化内镜检查正成为研究的热点,其应用在结直肠癌早诊早治方面有明显的成效。本文就人工智能辅助结肠镜检查的优缺点及存在的问题进行综述,并对未来人工智能辅助内镜诊断结直肠癌中的应用方向进行展望。 展开更多
关键词 人工智能 结肠镜 下消化道 部位识别 智能评分
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基于卷积神经网络的喉镜图像解剖部位自动识别的研究 被引量：3
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作者 王美玲 朱继庆 +5 位作者 李莹 铁成炜 王士旭 张玮 王贵齐 倪晓光 《临床耳鼻咽喉头颈外科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期6-12,共7页
目的:探讨基于卷积神经网络(CNN)构建的人工智能(AI)质控系统对电子喉镜检查中的20个解剖站点的自动识别和分类情况。方法:回顾性收集中国医学科学院肿瘤医院内镜科2018年1月至12月电子喉镜检查的图像资料,采用Inception-ResNet-V2+SENe... 目的:探讨基于卷积神经网络(CNN)构建的人工智能(AI)质控系统对电子喉镜检查中的20个解剖站点的自动识别和分类情况。方法:回顾性收集中国医学科学院肿瘤医院内镜科2018年1月至12月电子喉镜检查的图像资料,采用Inception-ResNet-V2+SENet模型训练CNN。使用14 000张电子喉镜图像作为训练集,将这些图像分类到包含整个头颈部的20个具体解剖站点,并通过2000张喉镜图像和10个喉镜录像测试其性能。结果:训练后的CNN模型对每张喉镜图片识别的平均时间为(20.59±1.55) ms,对喉镜图像中20个解剖站点识别的总准确率为97.75%(1955/2000),平均敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为100%、99.88%、97.76%和99.88%。该模型对喉镜录像中20个解剖站点识别的准确率≥99%。结论:基于CNN的AI系统可对电子喉镜图片及录像中的解剖部位进行准确、快速的分类识别,可用于喉镜检查中照片文档的质量控制,在监督喉镜检查质量方面表现出应用潜力。 展开更多
关键词 卷积神经网络 人工智能 喉镜检查 解剖分类 质量控制
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