Vocal cord leukoplakia classification using deep learning models in white light and narrow band imaging endoscopy images

白斑 医学 人工智能 发育不良 深度学习 绳索 白光 放射科 计算机科学 癌症 病理 外科 内科学 物理 光学
作者
Zhenzhen You,Botao Han,Zhenghao Shi,Minghua Zhao,Shuangli Du,Jing Yan,Haiqin Liu,Xinhong Hei,Xiaoyong Ren,Yan Yan
出处
期刊:Head & neck [Wiley]
卷期号:45 (12): 3129-3145 被引量:11
标识
DOI:10.1002/hed.27543
摘要

Accurate vocal cord leukoplakia classification is critical for the individualized treatment and early detection of laryngeal cancer. Numerous deep learning techniques have been proposed, but it is unclear how to select one to apply in the laryngeal tasks. This article introduces and reliably evaluates existing deep learning models for vocal cord leukoplakia classification.We created white light and narrow band imaging (NBI) image datasets of vocal cord leukoplakia which were classified into six classes: normal tissues (NT), inflammatory keratosis (IK), mild dysplasia (MiD), moderate dysplasia (MoD), severe dysplasia (SD), and squamous cell carcinoma (SCC). Vocal cord leukoplakia classification was performed using six classical deep learning models, AlexNet, VGG, Google Inception, ResNet, DenseNet, and Vision Transformer.GoogLeNet (i.e., Google Inception V1), DenseNet-121, and ResNet-152 perform excellent classification. The highest overall accuracy of white light image classification is 0.9583, while the highest overall accuracy of NBI image classification is 0.9478. These three neural networks all provide very high sensitivity, specificity, and precision values.GoogLeNet, ResNet, and DenseNet can provide accurate pathological classification of vocal cord leukoplakia. It facilitates early diagnosis, providing judgment on conservative treatment or surgical treatment of different degrees, and reducing the burden on endoscopists.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
see关闭了see文献求助
1秒前
归尘发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
cocolu应助zc32q采纳,获得10
2秒前
kingwill应助幽默的寻雪采纳,获得20
4秒前
4秒前
123完成签到,获得积分10
6秒前
fuueer完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
小可发布了新的文献求助10
9秒前
3242晶完成签到,获得积分10
9秒前
动听的夏真完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
慕昊强发布了新的文献求助10
11秒前
zonker完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
xingxing完成签到,获得积分10
14秒前
16秒前
天天快乐应助慕昊强采纳,获得10
18秒前
19秒前
yiyi发布了新的文献求助10
19秒前
2011完成签到 ,获得积分10
20秒前
科研通AI2S应助背后的寇采纳,获得30
24秒前
Ava应助火星上云朵采纳,获得10
26秒前
新羽完成签到,获得积分10
26秒前
枝鸮完成签到,获得积分10
26秒前
Www关闭了Www文献求助
28秒前
一只东北鸟完成签到 ,获得积分10
29秒前
yiyi完成签到,获得积分10
30秒前
隐形曼青应助新羽采纳,获得10
31秒前
32秒前
32秒前
美姬完成签到,获得积分10
32秒前
PangSir发布了新的文献求助30
33秒前
Lucas应助清爽的亦云采纳,获得10
34秒前
xiaoxiao完成签到,获得积分10
34秒前
Noora发布了新的文献求助30
35秒前
37秒前
40秒前
40秒前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2500
Востребованный временем 2500
Hopemont Capacity Assessment Interview manual and scoring guide 1000
Classics in Total Synthesis IV: New Targets, Strategies, Methods 1000
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 700
Mantids of the euro-mediterranean area 600
Mantodea of the World: Species Catalog Andrew M 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3441499
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3038123
关于积分的说明 8970625
捐赠科研通 2726409
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1495471
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 691208
邀请新用户注册赠送积分活动 688212