文献综述
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世界华人消化杂志. 2021-10-28; 29(20): 1201-1206
Published online 2021-10-28. doi: 10.11569/wcjd.v29.i20.1201
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
朱兴旺, 严俊, 何英丽, 刘刚, 李汛
朱兴旺, 严俊, 李汛, 兰州大学第一临床医学院 甘肃省兰州市 730000
朱兴旺, 在读硕士研究生, 主要研究普通外科学方向.
严俊, 李汛, 甘肃省生物治疗与再生医学重点实验室 甘肃省兰州市 730000
严俊, 李汛, 兰州大学医学院肿瘤防治中心 甘肃省兰州市 730000
严俊, 李汛, 甘肃省肝胆胰外科研究所 甘肃省兰州市 730000
严俊, 何英丽, 李汛, 兰州大学第一医院普外科, 甘肃省兰州市 730000
刘刚, 兰州大学信息科学与工程学院 甘肃省兰州市 730000
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.
作者贡献分布: 所有作者对此文所作贡献均等; 本文由朱兴旺查阅文献及撰写; 李汛、严俊、何英丽、刘刚对研究设计、文章的框架构思与写作进行指导及修改.
通讯作者: 李汛, 主任医师, 教授, 博士生导师, 730000, 兰州市城关区东岗西路1号, 兰州大学第一医院普外科. lxdr21@126.com
收稿日期: 2021-06-18
修回日期: 2021-07-10
接受日期: 2021-09-13
在线出版日期: 2021-10-28
Core Tip

核心提要: 结肠镜检查过程中由于多种因素的影响, 导致腺瘤检出率下降, 但随着人工智能技术(artificial intelligence, AI)的发展与成熟, 深度学习技术(deep learning, DL)辅助下的结肠镜检查在临床进一步的应用, 能提高息肉的检出率(adenoma detection rate, ADR), 降低结直肠癌发生的风险, 为内镜医师在结肠镜检查过程中提供了可靠的参考.