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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

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

朱兴旺、严俊、何英丽、刘刚、李汛

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兰州大学第一临床医学院 甘肃省兰州市730000

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兰州大学医学院肿瘤防治中心 甘肃省兰州市730000

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人工智能 深度学习 结肠镜检查 结直肠息肉 腺瘤检出率

甘肃省省级重点人才项目甘肃省省级引导科技创新发展专项资金竞争性项目

甘组通字 [2020]9号甘财科 [2018]32号

2021

10.11569/wcjd.v29.i20.1201

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
年,卷(期)：2021.29(20)
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