【摘 要】
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目的通过开发一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的人工智能诊断模型,用于自动识别腺瘤和增生性息肉,以增加结直肠镜检查的统一性和客观性。方法回顾性
【机 构】
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南京医科大学第一附属医院老年消化科,东南大学生物医学工程
【基金项目】
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东南大学-南京医科大学合作研究项目(2242019K3DN03)
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目的通过开发一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的人工智能诊断模型,用于自动识别腺瘤和增生性息肉,以增加结直肠镜检查的统一性和客观性。方法回顾性收集南京医科大学第一附属医院内镜中心的白光内镜图像1796张,其中正常结直肠图像692张,增生性息肉608张,腺瘤496张。在我们的分类系统上提出双流网络(dual-stream network),包括原始流和检测流,原始流的输入是完整的预处理肠镜图像,以用来学习全局特征,检测流重点关注病灶的局部特征。我们将数据
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