colorectal polyps | BriefGPT

关键词colorectal polyps

搜索结果 - 8

走向结肠胶囊内窥镜路径中的人工智能全面整合
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。
PDF22 days ago
FLDNet：利用长距离依赖关系进行息肉分割的前景感知网络
通过使用 FLDNet，一种基于 Transformer 的神经网络，该论文提出了在结直肠镜检查图像中准确检测和分割息肉的方法，并通过评估显示出在常用数据集上优于现有方法的先进性。
PDF10 months ago
ERCPMP: 结直肠息肉形态与病理的内窥镜图像和视频数据集
近年来，人工智能（AI）及其主要子类型，机器学习（ML）和深度学习（DL）以及它们的应用在各个方面，如医学中迅速传播。最重要的挑战是为医疗预测、检测、诊断、治疗和预后开发准确的算法的数据。ERCPMP 是一个用于识别结直肠息肉形态和病理的内
PDFa year ago
使用合成数据的自监督和半监督息肉分割
通过使用计算机视觉技术和合成数据，提出了一种用于结肠息肉分割的模型，该模型在自监督和半监督设置中达到了最先进的结果。
PDFa year ago
组织病理学图像分析的培养皿
本文介绍了一种极简组织病理学图像分析数据集（MHIST），该数据集是二分类数据集，由 3,152 个大小固定的结直肠息肉图像组成，适用于深度学习。使用 MHIST 数据集进行研究，可以有效地评估探索性想法的性能，有助于提高组织病理学图像分析
PDF3 years ago
用于结直肠组织病理学图像数据增强的生成式图像转换技术
使用循环一致生成对抗网络（CycleGANs）进行图像转换并生成人工合成结肠息肉图像，利用生成图像来增强数据集的训练效果，提高卷积神经网络（CNN）检测息肉的 AUC 值，该方法为解决组织病理学图像分类任务中数据不平衡问题提供了一种有效解决
PDF5 years ago
Y-Net：用于息肉检测的深度卷积神经网络
为解决结直肠息肉在早期检测中发现率低、训练数据有限、多样性大等问题，本文提出使用 Y-Net 深度学习方法，提高了息肉检测的 F1 分数 7.3% 和召回率 13%。
PDF6 years ago
结肠胶囊内镜自动息肉检测
使用几何分析和纹理内容的二元分类器进行结肠胶囊内镜图像诊断，结果表明算法在具有 47% 的每帧敏感度和 90% 特异度的情况下，对肿瘤的诊断表现良好。
PDF11 years ago