基于卷积神经网络的结肠镜图像息肉识别

董煦; 胡珂立; 洪方雨

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基于卷积神经网络的结肠镜图像息肉识别

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肠息肉是一种结直肠表面突起的病变,并有可能进一步发展为结直肠癌,目前结直肠癌是我国第三大癌症.提前发现肠息肉并进行摘除是防止结直肠癌的有效方法,当前人工筛查仍存在较大程度的漏检测.对VGG16、ResNet18、GoogLeNet、EfficientNet和SeNet五种卷积神经网络模型进行肠息肉检测适应性研究,实验结果表明GoogLeNet模型性能较优.在2100张图像规模的数据集中,达到了准确率99.84%、精确率100%、召回率99.7%,可为结肠镜辅助息肉筛查提供支撑.

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来源
《绍兴文理学院学报》 |2022年第10期|47-52|共6页
作者
董煦; 胡珂立; 洪方雨;
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作者单位

绍兴文理学院计算机科学与工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类多媒体技术与多媒体计算机;
关键词
深度学习; 结肠镜; 肠息肉; 卷积神经网络;

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