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基于深度学习的慢性萎缩性胃炎诊断
基于深度学习的慢性萎缩性胃炎诊断
作者:
巩稼民
张雅琼
蒋杰伟
裴梦杰
马豆豆
原文服务方:
中国医学物理学杂志
慢性萎缩性胃炎
深度学习
Squeeze_and_Excitaion
Apriori算法
摘要:
慢性萎缩性胃炎是一种常见的胃病,如果得不到及时治疗,有可能发展成胃癌.然而,胃镜检查在萎缩性胃炎检查中的敏感性仅为约42%,且活检受许多因素的影响.因此,使用卷积神经网络有助于提高诊断慢性萎缩性胃炎的准确性.首先采用INPAINT_TELEA算法对胃窦图像进行预处理,去除图像中的水印,对残差网络进行改进并嵌入Squeeze_and_Excitaion模块以筛查慢性萎缩性胃炎,改进后的网络(SR-CAGnet)通过建立短路机制以及采用特征重标定策略提高图像的分类效果.结果表明:与Alexnet和改进的ResNet网络进行对比,SR-CAGnet对慢性萎缩性胃炎的检出率为87.92%,算法识别效果良好.通过使用Apriori算法并分析,得到萎缩性胃炎与胃镜检查下其他症状的关系,以辅助医生的诊断.最后使用CAM热图验证模型的有效性.
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胃炎,萎缩性/治疗
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文献信息
篇名
基于深度学习的慢性萎缩性胃炎诊断
来源期刊
中国医学物理学杂志
学科
关键词
慢性萎缩性胃炎
深度学习
Squeeze_and_Excitaion
Apriori算法
年,卷(期)
2020,(5)
所属期刊栏目
医学人工智能
研究方向
页码范围
649-655
页数
7页
分类号
R318|R573.32
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1005-202X.2020.05.023
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
巩稼民
西安邮电大学电子工程学院
103
304
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11.0
2
蒋杰伟
西安邮电大学电子工程学院
6
22
3.0
4.0
3
马豆豆
西安邮电大学电子工程学院
4
0
0.0
0.0
4
张雅琼
山西医科大学附属山西省人民医院消化科
3
4
1.0
2.0
5
裴梦杰
西安邮电大学计算机学院
1
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
慢性萎缩性胃炎
深度学习
Squeeze_and_Excitaion
Apriori算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国医学物理学杂志
主办单位:
南方医科大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1005-202X
CN:
44-1351/R
开本:
16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1983-01-01
语种:
chi
出版文献量(篇)
4079
总下载数(次)
0
总被引数(次)
17195
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