背景與目的:結(jié)直腸癌（colorectal cancer,CRC）是世界范圍內(nèi)常見的惡性疾病。在我國,每年約有37萬CRC新發(fā)病例和19萬相關(guān)死亡病例,占所有癌癥死亡的第五位。大多數(shù)CRC始于腺瘤性息肉的惡性轉(zhuǎn)化,這一過程平均至少需要10年時間,因而借助有效的篩查手段可以實現(xiàn)CRC的良好預防。結(jié)腸鏡檢查作為首選的CRC篩查手段,可以早期發(fā)現(xiàn)并摘除息肉,顯著降低CRC的發(fā)病率和死亡率。然而受到諸多因素的影響,傳統(tǒng)結(jié)腸鏡下結(jié)直腸息肉的漏診率總體達22%。因此,通過開發(fā)新技術(shù)——人工智能（artificial intelligence,AI）輔助診斷技術(shù)以改善結(jié)腸鏡下息肉檢測成為內(nèi)鏡研究領(lǐng)域的新熱點。本研究即圍繞AI輔助結(jié)腸鏡下息肉檢測,從方法學探索、全新系統(tǒng)構(gòu)建與初步驗證以及實時臨床試驗三部分展開研究,以期實現(xiàn)AI輔助息肉檢測系統(tǒng)的自主開發(fā)和有效性驗證,為結(jié)腸鏡下息肉檢測提供高效的診斷手段。方法:本研究的第一部分為AI輔助結(jié)腸鏡下息肉檢測的方法學探索。主要采用深度學習方法,基于Faster R-CNN算法,初步構(gòu)建AI輔助結(jié)腸鏡下息肉檢測系統(tǒng)。并按訓練集大小和難度設置五個試驗組:試驗1、2... 

【文章頁數(shù)】：115 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１息肉圖片示例：（ａ）?—般樣本示例；（ｂ）難樣本示例??

圖１－２息肉圖片檢測結(jié)果示例??

圖１－３分類指標的受試者操作特性曲線??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]Colonoscopy attachments for the detection of precancerous lesions during colonoscopy: A review of the literature[J]. Paraskevas Gkolfakis,Georgios Tziatzios,Eleftherios Spartalis,Ioannis S Papanikolaou,Konstantinos Triantafyllou.  World Journal of Gastroenterology. 2018(37)
[2]結(jié)腸鏡下計算機輔助息肉檢測系統(tǒng)的構(gòu)建[J]. 孫菁,賀新玨,張潔,徐磊,桑建忠,毛鑫禮,陳強,葉麗萍,周建波,丁小云,顧青,陳洪潭,章宏,陳李華,許國強,季峰,厲有名,虞朝輝.  中華消化雜志. 2018 (07)
[3]Expanding the view of a standard colonoscope with the Third Eye PanoramicTM cap[J]. Moshe Rubin,Leigh Lurie,Konika Bose,Sang H Kim.  World Journal of Gastroenterology. 2015(37)



本文編號：3695307