Segmentación semántica de pólipos gástricos en imágenes endoscópicas basada en redes neuronales convolucionales y un enfoque de evaluación integrado
Autores: Yan, Tao; Qin, Ye Ying; Wong, Pak Kin; Ren, Hao; Wong, Chi Hong; Yao, Liang; Hu, Ying; Chan, Cheok I; Gao, Shan; Chan, Pui Pun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Segmentación semántica de pólipos gástricos en imágenes endoscópicas basada en redes neuronales convolucionales y un enfoque de evaluación integrado
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Redes neuronales convolucionales
Pólipos gástricos
Segmentación semántica
Imágenes endoscópicas
Modelos de CNN
Enfoque de evaluación integrado
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
Las redes neuronales convolucionales (CNN) han recibido una mayor atención en imágenes endoscópicas debido a sus destacadas ventajas. Clínicamente, algunos pólipos gástricos están relacionados con el cáncer gástrico, y la identificación precisa y la extracción oportuna son críticas. La segmentación semántica basada en CNN puede delinear cada región de pólipo con precisión, lo cual es beneficioso para los endoscopistas en el diagnóstico y tratamiento de los pólipos gástricos.
Descripción
Las redes neuronales convolucionales (CNN) han recibido una mayor atención en imágenes endoscópicas debido a sus destacadas ventajas. Clínicamente, algunos pólipos gástricos están relacionados con el cáncer gástrico, y la identificación precisa y la extracción oportuna son críticas. La segmentación semántica basada en CNN puede delinear cada región de pólipo con precisión, lo cual es beneficioso para los endoscopistas en el diagnóstico y tratamiento de los pólipos gástricos.