胶囊内镜中人工智能的应用现状

吴海迪，杨景玉，吴振伦，吴瑞丽 *

山东第一医科大学附属消化病医院，山东 济宁，272000

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摘要：

胶囊内镜（CE）是检测小肠病变的主要手段，然而一次检查产生约 6 万张图像，筛选病变图像耗时、枯燥，且受医师经验和专业技术水平影响，易造成漏诊。近年来，人工智能（AI）逐渐深入医学领域，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习（DL）模型对病灶具有快速识别能力，可在有效降低漏诊率的同时提高病变诊断率。本文就 AI 技术在 CE 图像识别中的应用现状作一综述，为其在 CE 领域的持续发展提供借鉴。

关键词：胶囊内镜；小肠病变；人工智能；深度学习；卷积神经网络；图像识别

中图分类号：R573文献标志码：A文章编号：2096-1413(2024)07-0195-04