基于深度学习的良恶性胃溃疡人工智能辅助诊断系统研究

发布时间：2021-05-06 18:05

　　目的构建人工智能辅助诊断系统,自动发现胃溃疡病灶,鉴别胃良性溃疡与恶性溃疡。方法收集武汉大学人民医院消化内镜中心2016年11月—2019年4月拍摄的胃镜图片1 885张,其中正常胃黏膜图片636张、良性胃溃疡图片630张、恶性胃溃疡图片619张。其中1 735张为训练集,150张为测试集,分别将图片输入基于fastai框架的Res-net50模型、基于Keras框架的Res-net50模型和基于Keras框架的VGG-16模型进行训练。分别构建正常胃黏膜与良性溃疡、正常胃黏膜与恶性溃疡、良性与恶性溃疡3个单独的二元分类模型。结果 VGG-16模型表现出了最好的结果,验证集验证模型区分正常黏膜与良性溃疡、正常黏膜与恶性溃疡、良性与恶性溃疡的精确度分别为98.0%、98.0%和85.0%。结论本研究获得的模型在发现溃疡病灶上具有较好的能力,有望应用于临床辅助溃疡病灶检出并鉴别良恶性溃疡。 

【文章来源】：中华消化内镜杂志. 2020,37(07)北大核心CSCD

【文章页数】：5 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]放大窄带成像内镜对不明性质胃溃疡的诊断价值[J]. 丁百静,刘云燕,李生,刘充,陆斌.  胃肠病学和肝病学杂志. 2015(07)
[2]62例胃巨大溃疡内镜与临床特点分析[J]. 李菁,洪阳,李雪梅,谭倩,赵淑萍.  检验医学与临床. 2010(19)
[3]窄带成像内镜对胃良恶性溃疡的诊断价值研究[J]. 褚衍六,高孝忠,乔秀丽,王晓丰,刘洁,刘奉.  中国内镜杂志. 2009(06)
[4]内镜超声检查术在良恶性胃溃疡鉴别诊断中的价值探讨[J]. 赵聪,农春燕,李慧,吴立平,史维,邱雄.  四川医学. 2001(01)



本文编号：3172382