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目的:研制基于深度卷积神经网络的放大蓝激光成像(ME-BLI)和放大窄带成像(ME-NBI)模式下早期胃癌识别系统,比较2种模式下模型的性能差异,并探讨模型训练方式对准确度的影响。方法:回顾性收集ME-BLI和ME-NBI下的胃良性病灶和早期胃癌的内镜图像,共收集5个数据集和3个测试集:数据集1包括2 024张非癌和452张早期胃癌ME-BLI图片,数据集2包括2 024张非癌和452张早期胃癌ME-NBI图片,数据集3是数据集1和2的合集(共4 048张非癌、904张早期胃癌ME-BLI和ME-NBI图片),数据集4在数据集2的基础上增加62张非癌和2 305张早期胃癌ME-NBI图片(共2 086张非癌和2 757张早期胃癌ME-NBI图片),数据集5在数据集3的基础上增加62张非癌和2 305张早期胃癌ME-NBI图片(共4 110张非癌、3 209张早期胃癌ME-BLI和ME-NBI图片);测试集A包括422张非癌和197张早期胃癌ME-BLI图片,测试集B包括422张非癌和197张早期胃癌ME-NBI图片,测试集C是测试集A和测试集B的合集(共844张非癌、394张早期胃癌ME-BLI和ME-NBI图片)。根据5个数据集分别构建5个模型,分别评估其在3个测试集中的表现。通过以病灶为单位的视频测试,比较ME-NBI和ME-BLI模式下早期胃癌识别模型在临床环境下的性能差异,并与4名资深内镜医师进行比较。主要终点指标为早期

作者:陈弟;蒋逍达;何鑫琦;吴练练;于红刚;罗和生

来源:中华消化杂志 2021 年 41卷 9期

知识库介绍

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作者:
陈弟;蒋逍达;何鑫琦;吴练练;于红刚;罗和生
来源:
中华消化杂志 2021 年 41卷 9期
标签:
深度学习 放大窄带成像技术 放大蓝激光成像技术 早期胃癌 Deep learning Magnifying narrow-band imaging Magnifying blue laser imaging Early gastric cancer
目的:研制基于深度卷积神经网络的放大蓝激光成像(ME-BLI)和放大窄带成像(ME-NBI)模式下早期胃癌识别系统,比较2种模式下模型的性能差异,并探讨模型训练方式对准确度的影响。方法:回顾性收集ME-BLI和ME-NBI下的胃良性病灶和早期胃癌的内镜图像,共收集5个数据集和3个测试集:数据集1包括2 024张非癌和452张早期胃癌ME-BLI图片,数据集2包括2 024张非癌和452张早期胃癌ME-NBI图片,数据集3是数据集1和2的合集(共4 048张非癌、904张早期胃癌ME-BLI和ME-NBI图片),数据集4在数据集2的基础上增加62张非癌和2 305张早期胃癌ME-NBI图片(共2 086张非癌和2 757张早期胃癌ME-NBI图片),数据集5在数据集3的基础上增加62张非癌和2 305张早期胃癌ME-NBI图片(共4 110张非癌、3 209张早期胃癌ME-BLI和ME-NBI图片);测试集A包括422张非癌和197张早期胃癌ME-BLI图片,测试集B包括422张非癌和197张早期胃癌ME-NBI图片,测试集C是测试集A和测试集B的合集(共844张非癌、394张早期胃癌ME-BLI和ME-NBI图片)。根据5个数据集分别构建5个模型,分别评估其在3个测试集中的表现。通过以病灶为单位的视频测试,比较ME-NBI和ME-BLI模式下早期胃癌识别模型在临床环境下的性能差异,并与4名资深内镜医师进行比较。主要终点指标为早期