300 – Differentiation Between Pancreatic Cancer and Normal Pancreas on Computed Tomotraphy with Artificial Intelligence

接收机工作特性 灵敏度(控制系统) 胶囊 推论 胰腺癌 人工智能 胰腺 计算机科学 过程(计算) 帧(网络) 癌症 模式识别(心理学) 医学 内科学 生物 机器学习 工程类 电信 电子工程 操作系统 植物
作者
Wei‐Chih Liao,Ting-Hui Wu,Kao‐Lang Liu,Po‐Ting Chen,Hui-Hsuan Yen,H Roth,Weichung Wang
出处
期刊:Gastroenterology [Elsevier]
卷期号:156 (6): S-59
标识
DOI:10.1016/s0016-5085(19)36932-x
摘要

Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve for abnormals is shown in Figure 1.The CNN can each process 60 frames per second on inference and our system can process a typical 8-12 hour capsule study in 10-15 minutes.Focusing on just abnormalities, the readtimes of the 14 new capsule videos could be reduced by 66.81% Conclusions: Our CNNs have a high sensitivity and specificity for detecting anatomic location and abnormalities, and operate at a high speed.This new technology has the potential to significantly reduce reading times and improve read accuracy.Further studies are needed to evaluate its applicability with different capsule manufacturers.

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