基于深度卷积神经网络的小肠胶囊内镜智能辅助系统识别小肠出血

发布时间：2021-06-08 08:22

　　目的验证基于深度卷积神经网络（DCNN）的小肠胶囊内镜智能辅助系统识别、诊断小肠出血的能力。方法通过ESView平台收集1 970例患者的158 235张小肠胶囊内镜检查图像（其中包括165例小肠出血患者的3 765张图像）,用于基于DCNN的小肠胶囊内镜智能辅助系统的训练阶段。在验证阶段,用100例小肠出血患者（活动性出血10例、血痂病例31例、黏膜下出血59例）的图像验证该系统识别、诊断小肠出血的能力。结果基于DCNN的小肠胶囊内镜智能辅助系统的阅片系统可识别小肠出血病灶,并在原胶囊内镜图像上标注;该系统可以显示并标注同一出血病灶的多张图像和同1张图像内多个不同出血病灶;阅片医师利用该系统对100例小肠出血图像的平均阅片时间为（5.23±1.31） min/例,对小肠出血诊断的灵敏度达99.00% （95%CI 93.76%～99.95%）。结论基于DCNN的小肠胶囊内镜智能辅助系统对小肠出血的识别灵敏度高,可用于辅助阅片医师识别、诊断小肠出血。 

【文章来源】：中华消化杂志. 2020,40(11)北大核心CSCD

【文章页数】：5 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]数字智能化诊断与治疗技术在胆道恶性肿瘤中的应用[J]. 方驰华,张鹏,陈康.  中华消化外科杂志. 2019 (02)



本文编号：3218043