CareLit Fachartikel

A deep learning network based on multi-scale and attention for the diagnosis of chronic atrophic gastritis

Yanwen Chong, Ningdi Xie, Xin Liu, Meng Zhang, Fengxing Huang, Jun Fang, Fan Wang, Shaoming Pan, Haihang Nie, Qiu Zhao · Zeitschrift für Gastroenterologie · 2022 · Heft 12 · S. 1770-1778

Dokument
863587
CareLit-ID
Jahr
2022
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Zeitschrift für Gastroenterologie
Autor:innen
Yanwen Chong, Ningdi Xie, Xin Liu, Meng Zhang, Fengxing Huang, Jun Fang, Fan Wang, Shaoming Pan, Haihang Nie, Qiu Zhao
Ausgabe
Heft 12 / 2022
Jahrgang 60
Seiten
1770-1778
Erschienen: 2022-12-01 00:00:00
ISSN
0044-2771

Zusammenfassung

Zusammenfassung Hintergrund und Studienziel Chronisch atrophische Gastritis spielt eine wichtige Rolle im Verlauf von Magenkrebs. Deep Learning wird sukzessive im medizinischen Bereich eingeführt. Die Frage, wie ein Convolutional Neural Network (CNN) besser zur Diagnose der chronisch atrophischen Gastritis angewendet werden kann, bleibt nach wie vor ein Forschungsschwerpunkt. Diese Studie wurde entwickelt, um die Leistung von CNN bei der Diagnose von chronisch atrophischer Gastritis zu verbessern, indem eine Netzwerkstruktur basierend auf den Eigenschaften gastroskopischer Bilder konstruiert und bewertet wird. M…

Schlagworte

Deep Learning chronisch atrophische Gastritis Convolutional Neural Network Aufmerksamkeit Multiskala chronic atrophic gastritis attention multi-scale Zeitschrift für Gastroenterologie