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A Real-Time Polyp Detection Framework for Colonoscopy Video

结肠镜检查 计算机科学 人工智能 召回率 精确性和召回率 召回 计算机视觉 特征(语言学) 视频监控 大肠息肉 结直肠癌 模式识别(心理学) 医学 癌症 实时计算 内科学 语言学 哲学
作者
Conghui Ma,Huiqin Jiang,Ling Ma,Yuan Chang
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 267-278 被引量:2
标识
DOI:10.1007/978-3-031-18907-4_21
摘要

Colorectal cancer is one of the most common malignant tumors in the world. Endoscopy is the best screening method for colorectal cancer, which uses a micro camera to enter the colorectal and check whether there are polyps on the internal mucosa. In order to assist doctors to work more accurately and efficiently, a real-time polyp detection framework for colonoscopy video is proposed in this paper. The swin transformer block is integrated into the CNN-based YOLOv5m network to enhance the local and global information of the feature map. Then, in order to reduce the influence of factors such as light changes and reflection, we use the ensemble prediction of time series to improve the temporal continuity of the detection results. The experimental results show that compared with the baseline network, the precision rate of our method is improved by 5.3% and the recall rate is improved by 3.5%. And compared with recent research, our method achieves a good trade-off between detection speed and accuracy.

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