本研究提出了一种有效地对视频胶囊内镜图像进行肠胃分类的方法，该方法通过将卷积神经网络（CNN）用于分类与隐马尔可夫模型（HMM）的时间序列分析属性相结合，演示了连续的时间序列分析可以识别和纠正 CNN 输出的错误，该方法在罗得岛（RI）胃肠病学数据集上达到了 98.04％的准确率，适用于只需大约 1M 参数的低功耗设备，从而可以精确定位胃肠道。

Oct, 2023

通过采用半监督学习方法和深度学习技术，我们开发了一种基于视频胶囊内窥镜图像的出血区域分割策略，有效减少了对大量标注数据的依赖，同时保持了准确识别的能力。

Aug, 2023

我们的研究旨在通过将人工智能全面整合到结肠胶囊内窥镜的路径中，自动进行图像处理步骤，并自主地检测、定位和表征重要发现，从而消除结肠胶囊内窥镜在临床实践中与光学结肠镜之间的差距。

Jun, 2024

本文提出了一种新的 Multi-branch Classifier-Video Vision Transformer (MC-ViViT) 模型，通过分析面部特征区分普通认知和轻度认知障碍 (MCI)。作者通过提出的 HP Loss 组合了 Focal Loss 和 AD-CORRE Loss 解决了数据集不平衡的问题，并在 I-CONECT 数据集上取得了 90.63% 的高准确率。

Apr, 2023

结合计算机视觉和自然语言处理，提出了一种多模态学习方法来改善胃肠道图像上的视觉问答性能，通过 BERT 编码器和基于卷积神经网络（CNN）和 Transformer 架构的不同预训练视觉模型从问题和内窥镜图像中提取特征，结果显示 Transformer-based 视觉模型在 CNN 上具有优势，并展示了图像增强过程的有效性。

Jul, 2023

使用不同的卷积神经网络和 Transformer 方法以及广泛的数据增强技术，在三个医学图像数据集上比较了它们的表现，并将视觉 Transformer 模型与其他先进的预训练 CNN 网络进行了评估和比较，在分类不同的解剖结构、所见和异常方面，我们的 Transformer 模型优于或更有效，比 CNN 基于的方法有所改进，建议将其用作算法开发的新基准算法。

Apr, 2023

为了在临床实践中整合实时人工智能系统，需要解决数据可用性、数据质量和缺乏多样性数据集等挑战。为此，我们介绍了 GastroVision，一个多中心开放获取的胃肠内镜数据集，该数据集包括来自胃肠道的 24 种不同病理异常、息肉切除病例和正常发现，提供了大规模、精确标记的多样化数据集，并验证了数据集的重要性。我们相信，该数据集可以促进基于人工智能的胃肠疾病检测和分类算法的开发。

Jul, 2023

基于解剖识别的深度学习方法，通过无监督学习从手术视频中构建手术路径，从而解决内窥镜手术中由于缺乏可区分的纹理和地标以及内窥镜设备的局限性（如有限的视野和光照条件）所带来的定位问题。

May, 2024

本研究针对医学影像识别问题，探讨应用视频识别技术作为磁共振图像分类的方法，并运用三种不同的视频识别模型和数据增强技巧分别对四个阿尔茨海默病和帕金森病识别数据集进行实验。结果显示，相对于 3D-CNN 模型，视频框架在有效性上表现更佳，可减少 50% 至 66% 的可训练参数。该研究推进了 3D 医学成像和视频理解研究的融合潜力。

Feb, 2023

通过使用智能手机等手持设备，采集可靠的宫颈图像并结合人工智能辅助技术，我们在资源受限的环境中提出了一个可行的宫颈癌筛查方案，该方案可以协助护士进行癌前病变的识别和筛查。

Mar, 2024