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摘要:
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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文献信息
篇名 基于胃镜图像的智能目标检测技术在早期胃癌筛查中的应用研究
来源期刊 中国数字医学 学科
关键词 胃癌筛查 胃镜图像 深度学习 目标检测
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 专题策划——智能辅助诊断|Special Planning
研究方向 页码范围 7-11
页数 5页 分类号 R573|R319
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-7571.2021.02.002
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胃癌筛查
胃镜图像
深度学习
目标检测
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期刊影响力
中国数字医学
月刊
1673-7571
11-5550/R
大16开
北京市朝阳区光华路甲8号和乔大厦A座528A室
80-133
2006
chi
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