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开启小肠澳门皇冠赌场疾病诊断新纪元

来源:体育网 作者:七娃 人气: 发布时间:2019-11-02
摘要:安翰科技将人工智能技能应用于小肠疾病的临床辨认,取得打破性盼望。该研究成就文章Gastroenterologist-Level Identification of Small-Bowel Diseases and Normal Variants by Capsule Endoscopy Using a Deep-Learning Model(译名《行使深度进修模子的

安翰科技人工智能技能应用于小肠疾病的临床辨认,顶级赌场官方网址,取得打破性盼望。该研究成就文章Gastroenterologist-Level Identification of Small-Bowel Diseases and Normal Variants by Capsule Endoscopy Using a Deep-Learning Model(译名《行使深度进修模子的胶囊内窥镜对小肠疾病和黏膜正常改变的胃肠病专家级临床辨认》)(1)于2019年10月作为封面文章在国际消化规模顶级期刊Gastroenterology(译名《胃肠病学》,影响因子19.233,RANK=1)上颁发,符号着消化内科又添新助手,有望极洪流平地改变小肠疾病的诊断模式,为临床大夫与患者带来福音。

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基于深度卷积神经收集帮助阅片模子的验证阶段:在验证阶段,全部5000份记录( 113,268,334张图像)均由20 名常常举办小肠胶囊内窥镜(SB-CE)检査和评估的消化内科大夫通过传统阅片和基于CNN的帮助阅片举办诊断。

我国人工智能新打破!安翰科技研发的深度卷积神经收集模子取得打破性盼望 诊断小肠疾病敏感率高达99.9%

该项研究行使安翰科技ESView平台在77个医学体检中心举办,患者均行安翰磁控胶囊内镜搜查。该体系由三部门构成:胶囊内窥镜、数据记录仪和带有及时查察和节制软件的计较机事变站。

(3)Byrne MF, Chapados N, Soudan F, et al. Real-time differentiation of adenomatous and hyperplastic diminutive colorectal polyps during analysis of unaltered videos of standard colonoscopy using a deep learning model. Gut 2019;68:94-100.

该研究网络2016年7月至2018年7月时代6970名患者的小肠胶囊内镜搜查图片113,426,569张图像,别离通过通例要领阅片、深度卷积神经收集(CNNs)的人工智能图像帮助阅读模子。在CNN模子实习阶段,研究职员行使1970例患者的小肠搜查图像成立模子;在模子验证阶段,用5000例患者的小肠搜查图像验证模子。

对付传统阅片,5000名患者的5000个视频所有由20名消化内科大夫构成的团队阅片。这些视频随机均匀分派给 20名消化内科大夫,每名消化内科大夫收到250WH 视频。消化内科大夫审视每个视频中的全部原始图像。对付基于 CNN帮助阅片,起首将5000例患者的全部原始胶囊内窥镜搜查图像输入到基于CNN帮助阅片模子中,并由消化内科大夫对模子自动过滤的可疑非常图像举办人工复査。可疑非常图像 回收实习阶段描写的基于CNN帮助阅片模子举办选择。所 有消化内科大夫独立诊断本成分到的250患者并记录诊断功效和阅片所用的时刻。

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最近,深度进修算法在医疗规模的应用备受存眷。据报道,一种基于深度进修的人工智能(AI)模子在皮肤癌分类方面的示意与皮肤科大夫相等。(2)另外,深度进修模子在结肠镜搜查图像视频中及时辨别腺瘤性和增生性小型结肠息肉的手段也已经获得验证。而本文中关于小肠疾病识此外临床研究,也正是基于深度进修的AI模子来区分非常图像和正常图像。(3)

差异于传统应用的胃镜及肠镜,小肠疾病是传统内镜和影像学搜查的难点,胶囊内镜的应用是小肠疾病的重要诊疗方法。然而,因为每例小肠胶囊内镜搜查发生的视频时长长达8-10个小时(均匀20000-30000张收罗图片/例),每例患者将耗费消化内科大夫1-2小时的时刻一一说明数据和诊断疾病,这大大增进了消化科大夫说明和诊断小肠疾病的时刻本钱。同时,高强度的人工读片也会增进漏诊率,大大限定了胶囊内镜在小肠疾病临床搜查中的普及应用。安翰科技人工智能技能的应用,基于CNN的算法将小肠胶囊内镜的读取时刻收缩了93.9%,为5.9分钟,有用帮助消化内科大夫诊断小肠胶囊内镜图像。

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安翰胶囊内窥镜长27毫米,直径11.8毫米,重4.8克,视野大于140°±10%。胶囊自由通过小肠,动态帧速度为0-2帧/秒。图像以0.8帧/秒的均匀速率被捕捉和记录。每个视频都是由持续的单个图像/帧构成。视频中的每一幅图像或每一帧都被按图像拍摄的次序标志上一个特定的数字,生涯到一个文件夹中。

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(1)Gastroenterologist-level Identification of Small Bowel Diseases and Normal Variants by Capsule Endoscopy Using a Deep-learning Model[J].,,:.

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安翰科技将人工智能技能应用于小肠病灶筛查,不只实现了胶囊内镜应用的智能帮助,更有望极洪流平地改变小肠疾病的诊断模式,开启小肠疾病诊断新纪元,具有重大的临床和社会代价。将来也将实行验证该算法在其他范例胶囊内镜搜查中的应用,为临床大夫与患者带来福音。

责任编辑:七娃
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