人工智能技术在胶囊内镜图像识别中的应用进展

摘要：

胶囊内镜(CE)是检测小肠病变的主要手段,然而一次CE检查产生约6万张图像,筛选病变图像耗时、枯燥,且受医师经验和专业技术水平影响,易造成漏诊.因此,亟待研发能自动检测肠道病变的系统以解决上述问题.近年来,人工智能(AI)逐渐深入医学领域,以大数据和云计算为基础的计算机辅助诊断技术成为临床研究热点.以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习(DL)模型对病灶具有快速识别能力,可有效降低漏诊率.本文就AI技术在CE图像识别中的应用进展作一综述.

关键词：胶囊内镜、人工智能、深度学习、神经网络(计算机)、卷积神经网络、图像识别

所属期刊栏目：25

在线出版日期：2021-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

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