巴雷特监测

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食管癌诊断：人工智能vs内镜专家

最新发表在Gastroenterology的一项研究，开发并验证了一个混合的ResNet-UNet模型深度学习计算机辅助检测（CAD）系统，使用了5个独立的内窥镜数据集，并使用从所有肠段收集的494364张标记内镜图像进行训练。其目的在于优化内镜对巴雷特食管（BE）患者早期肿瘤的检测。该CAD系统的准确率、敏感性、特异性均比普通内窥镜师高，且与BE专家对病变区域的描述高度重叠。此外，CAD还能确定病例中活检的最佳位置。

食管癌 Artificial intelligence Barrett surveillance Esophageal Cancer machine learning