隨著深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn),圖像處理不再局限于人工提取特征,轉(zhuǎn)而對(duì)圖像進(jìn)行端到端的預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)了人工智能在圖像處理領(lǐng)域的又一歷史性飛越。作為人工智能醫(yī)療領(lǐng)域的熱點(diǎn)應(yīng)用,內(nèi)鏡圖像異常檢測(cè)能夠準(zhǔn)確快速地篩選整個(gè)消化道的異常,為醫(yī)生提供診斷幫助。該文圍繞消化道圖像最為常見(jiàn)的息肉、出血、潰瘍等異常,對(duì)其智能診斷方法展開(kāi)研究,并探討機(jī)器學(xué)習(xí)在消化內(nèi)鏡異常檢測(cè)的應(yīng)用現(xiàn)狀,最后展望了未來(lái)消化道內(nèi)窺鏡病灶智能診斷的研究方向。

【文章來(lái)源】： 生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)進(jìn)展. 2020,41(01)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 息肉智能檢測(cè)的應(yīng)用進(jìn)展
2 出血智能檢測(cè)的應(yīng)用進(jìn)展
3 潰瘍智能檢測(cè)的應(yīng)用進(jìn)展
4 多異常智能檢測(cè)的應(yīng)用進(jìn)展
5 深度學(xué)習(xí)在消化道其他異常檢測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)展
6 總結(jié)與展望



本文編號(hào)：3478355