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编号:13420967
应用卷积神经网络的人工智能技术在早期食管癌诊断中的临床分析(2)
http://www.100md.com 2019年6月25日 《中外医疗》 2019年第18期
     1 资料与方法

    1.1 一般资料

    回顾性方便收集吉林市人民医院内镜中心数据库中2 120张食道图像,其中包括早期食管癌288张,良性病变及正常图像1 832张。良性病变包括慢性食管炎、反流性食道炎、Barrett食道、食管息肉、食管粘膜下隆起等5种,而早期食管癌的病例图像均由该院行内镜下黏膜剥离术(endoscopic submucosal dissection,ESD)的90例患者中选取,术后病理诊断包括癌前病变(低级别上皮内瘤变、高级别上皮内瘤变)、局限于粘膜层或黏膜下层的癌(以鳞状细胞癌和腺癌为主),首先通过腾讯觅影人工智能系统技术模型对该2 120张图像进行验证,同时在交给4名内镜医师进行诊断,最后分析统计结果。所有的病例都有活检病理诊断或术后病理诊断及病变范围明确。为方便实验进行,该实验将上述ESD术后病理回报的类型定位“早期食管癌”,并不等同于指南工人的早期食管癌定义[3]。

    1.2 实验器械

    所有图像均在白光、非放大模式、非碘染下拍摄,所使用的设备包括Olympus公司的260及290系列,Fujinon公司的580和590系列。同时应用由腾讯公司提供的腾讯觅影-人工智能医学影像专家系统进行验证。

    1.3 实验方法

    利用腾讯公司提供的腾讯觅影-人工智能医学影像专家系统对所收集2016年7月—2018年8月期间吉林市人民医院内镜中心数据库中2 120张食道图像进行比对分析识别 ......
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