| 基于深度学习的人工智能技术在结直肠息肉性质鉴别中的应用 |
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| 作者单位： | 兰州大学第一临床医学院 甘肃省兰州市730000;兰州大学第一临床医学院 甘肃省兰州市730000;甘肃省生物治疗与再生医学重点实验室 甘肃省兰州市73000;兰州大学医学院肿瘤防治中心 甘肃省兰州市730000;甘肃省肝胆胰外科研究所 甘肃省兰州市730000;兰州大学第一医院普外科,甘肃省兰州市730000;兰州大学第一医院普外科,甘肃省兰州市730000;兰州大学信息科学与工程学院 甘肃省兰州市730000 |
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| 基金项目： | 甘肃省省级重点人才项目;甘肃省省级引导科技创新发展专项资金竞争性项目 |
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| 摘 要： | 结直肠癌是明确可以从结肠镜筛查中获益且最宜开展筛查的癌症, 2017年中国结直肠癌新发病例约431951例,发病人数在28年间增长了203.5%.在结肠镜检查中对腺瘤性息肉等癌前病变早发现、早切除,可预防结直肠癌的发生,然而各种因素导致结肠镜检查过程中息肉的漏诊,使结直肠癌发生的风险增加.近年来随着人工智能技术(artificial intelligence, AI)在医学领域的应用, AI辅助结肠镜检查能增加息肉的检出率(adenoma detection rate, ADR),提高结肠镜检查的质量.本文主要就以卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)为架构的AI辅助系统在结肠镜检查中的的质量控制(automatic quality control system,AQCS)、肠道准备、结直肠息肉的诊断与分型以及AI在结肠镜领域未来面对的机遇与挑战等方面进行综述,希望能给临床工作提供一些参考.
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| 关 键 词： | 人工智能 深度学习 结肠镜检查 结直肠息肉 腺瘤检出率 |
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