基于深度学习的人工智能技术在结直肠息肉性质鉴别中的应用

Application of deep learning based artificial intelligence technology in identification of colorectal polyps

朱兴旺 ¹严俊 ²何英丽 ³刘刚 ⁴李汛²

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作者信息

1. 兰州大学第一临床医学院甘肃省兰州市730000
2. 兰州大学第一临床医学院甘肃省兰州市730000;甘肃省生物治疗与再生医学重点实验室甘肃省兰州市73000;兰州大学医学院肿瘤防治中心甘肃省兰州市730000;甘肃省肝胆胰外科研究所甘肃省兰州市730000;兰州大学第一医院普外科,甘肃省兰州市730000
3. 兰州大学第一医院普外科,甘肃省兰州市730000
4. 兰州大学信息科学与工程学院甘肃省兰州市730000
折叠

摘要

结直肠癌是明确可以从结肠镜筛查中获益且最宜开展筛查的癌症,2017年中国结直肠癌新发病例约431951例,发病人数在28年间增长了203.5％.在结肠镜检查中对腺瘤性息肉等癌前病变早发现、早切除,可预防结直肠癌的发生,然而各种因素导致结肠镜检查过程中息肉的漏诊,使结直肠癌发生的风险增加.近年来随着人工智能技术(artificial intelligence,AI)在医学领域的应用,AI辅助结肠镜检查能增加息肉的检出率(adenoma detection rate,ADR),提高结肠镜检查的质量.本文主要就以卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)为架构的AI辅助系统在结肠镜检查中的的质量控制(automatic quality control system,AQCS)、肠道准备、结直肠息肉的诊断与分型以及AI在结肠镜领域未来面对的机遇与挑战等方面进行综述,希望能给临床工作提供一些参考.

关键词

人工智能/深度学习/结肠镜检查/结直肠息肉/腺瘤检出率

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基金项目

甘肃省省级重点人才项目(甘组通字 [2020]9号)

甘肃省省级引导科技创新发展专项资金竞争性项目(甘财科 [2018]32号)

出版年

2021

世界华人消化杂志

太原消化病研治中心

世界华人消化杂志

影响因子：1.023

ISSN：1009-3079

被引量2

参考文献量2

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