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基于卷积神经网络的白光内镜下早期胃癌检测 被引量：2
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作者 晋晶 张倩倩 +8 位作者 Bill Dong 马涛 王曦 梅雪灿 宋绍方 彭杰 吴艾久 董兰芳 孔德润 《安徽医科大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期285-291,共7页
目的开发一种基于区域卷积神经网络(Mask R-CNN)的内镜下自动检测早期胃癌(EGC)系统。方法首先从安徽医科大学第一附属医院获得3579张和892张EGC白光图像(WLI),分别进行训练和测试。随后前瞻获取10个WLI实时视频以测试动态性能。另外再... 目的开发一种基于区域卷积神经网络(Mask R-CNN)的内镜下自动检测早期胃癌(EGC)系统。方法首先从安徽医科大学第一附属医院获得3579张和892张EGC白光图像(WLI),分别进行训练和测试。随后前瞻获取10个WLI实时视频以测试动态性能。另外再随机选取400张WLI图像,用于Mask R-CNN系统和内镜医师对照。诊断能力以准确率、敏感度、特异度、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)进行评估。结果在WLI图像诊断中,Mask R-CNN系统准确率、敏感度和特异度分别为90.25%、91.06%和89.01%,与病理诊断差异无统计学意义。在WLI视频中,诊断EGC的准确率为90.27%,实时测速可达35帧/s。在对照实验中,Mask R-CNN系统的敏感度明显高于高年资组医师(93.00%vs 80.20%,χ^(2)=7.059,P<0.001),特异度高于低年资组医师(82.67%vs 71.87%,χ^(2)=9.955,P<0.001),总体准确率高于中年资组医师(85.25%vs 78.00%,χ^(2)=7.009,P<0.001)。结论在WLI下,Mask R-CNN系统检测EGC的性能良好,在实际临床应用中有较大潜力。 展开更多
关键词 人工智能 区域卷积神经网络 白光内镜 早期胃癌
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