【摘 要】
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目的:将深度学习技术与胃镜图像相结合,准确稳定地检测胃癌病灶的区域和类别,提高检测的效率与准确性,辅助医生进行早期胃癌的筛查和诊断。方法:对具有不同类别胃癌病灶的胃
【机 构】
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北京邮电大学现代邮政学院,北京邮电大学人工智能学院,北京医院特需医疗部及全科医学科,清华大学自动化系数字医疗健康工程研究中心
【基金项目】
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北京医院临床研究121工程资助项目(编号:BJ-2019-199)
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目的:将深度学习技术与胃镜图像相结合,准确稳定地检测胃癌病灶的区域和类别,提高检测的效率与准确性,辅助医生进行早期胃癌的筛查和诊断。方法:对具有不同类别胃癌病灶的胃镜图像进行标注,构建胃镜图像数据集,使用Faster RCNN目标检测算法进行训练,不断优化参数,最终形成一个最优的目标检测模型。结果与结论:目标检测模型可以较好地完成对胃癌病灶区域的检测和病灶类别量化分级的工作,可以辅助医生进行诊断,具有一定的临床价值和科研价值。
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