基于卷积神经网络的医疗图像分类识别
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案例介绍
胶囊内窥镜是现代消化道检查的主要手段，本项目将AI深度学习方法应用于胶囊内窥镜图像分类识别，其中包括对各种小肠病灶的分类识别和对消化道各部位的分类识别。这些小肠病灶图像总共70万多张，其中包括静脉异常、结节、肿块、息肉、红斑点、白斑、腐烂、溃疡、阿弗他、憩室、颗粒状、发红、异常绒毛、苍白、钩虫、血液等等。本项目所用的AI深度学习方法是卷积神经网络FASTER-RCNN，在IOU达到75%，小肠病灶的分类识别精确率达到99%，召回率达到98%。
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胶囊内窥镜是现代消化道检查的主要手段，本项目将AI深度学习方法应用于胶囊内窥镜图像分类识别，其中包括对各种小肠病灶的分类识别和对消化道各部位的分类识别。这些小肠病灶图像总共70万多张，其中包括静脉异常、结节、肿块、息肉、红斑点、白斑、腐烂、溃疡、阿弗他、憩室、颗粒状、发红、异常绒毛、苍白、钩虫、血液等等。本项目所用的AI深度学习方法是卷积神经网络FASTER-RCNN，在IOU达到75%，小肠病灶的分类识别精确率达到99%，召回率达到98%。
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