發(fā)布時(shí)間：2021-05-06 18:05

　　目的構(gòu)建人工智能輔助診斷系統(tǒng),自動(dòng)發(fā)現(xiàn)胃潰瘍病灶,鑒別胃良性潰瘍與惡性潰瘍。方法收集武漢大學(xué)人民醫(yī)院消化內(nèi)鏡中心2016年11月—2019年4月拍攝的胃鏡圖片1 885張,其中正常胃黏膜圖片636張、良性胃潰瘍圖片630張、惡性胃潰瘍圖片619張。其中1 735張為訓(xùn)練集,150張為測(cè)試集,分別將圖片輸入基于fastai框架的Res-net50模型、基于Keras框架的Res-net50模型和基于Keras框架的VGG-16模型進(jìn)行訓(xùn)練。分別構(gòu)建正常胃黏膜與良性潰瘍、正常胃黏膜與惡性潰瘍、良性與惡性潰瘍3個(gè)單獨(dú)的二元分類模型。結(jié)果 VGG-16模型表現(xiàn)出了最好的結(jié)果,驗(yàn)證集驗(yàn)證模型區(qū)分正常黏膜與良性潰瘍、正常黏膜與惡性潰瘍、良性與惡性潰瘍的精確度分別為98.0%、98.0%和85.0%。結(jié)論本研究獲得的模型在發(fā)現(xiàn)潰瘍病灶上具有較好的能力,有望應(yīng)用于臨床輔助潰瘍病灶檢出并鑒別良惡性潰瘍。 

【文章來(lái)源】：中華消化內(nèi)鏡雜志. 2020,37(07)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3172382