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[IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 北京(2018.8.20-2018.8.24)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 基于Faster R-CNN的内窥镜视频息肉检测高效方法

DOI：10.1109/icpr.2018.8545174 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 长期以来，息肉一直被认为是结直肠癌（一种全球范围内的致命疾?。┑闹饕∫蛑?，因此早期发现和识别息肉在临床实践中起着至关重要的作用。由于医生操作内窥镜的技能水平参差不齐，以及内窥镜检查本身的特性，通过内窥镜准确诊断息肉成为一项具有挑战性的任务。为了促进这一过程，专门设计了强调全传统图像处理和新型机器学习增强方法的计算机技术，用于内窥镜视频或图像中的息肉检测。在所有提出的算法中，基于深度学习的方法在算法性能演进的多个指标上处于领先地位。在这项工作中，实施了一种高效的模型——快速区域卷积神经网络（Faster R-CNN）用于息肉检测。与现有最先进的息肉检测方法报告的结果相比，大量实验表明，Faster R-CNN取得了极具竞争力的结果，是临床实践中的有效方法。
作者： Xi Mo，Ke Tao，Quan Wang，Guanghui Wang
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

实施并评估Faster R-CNN模型用于内镜视频中的息肉检测，以促进早期诊断并减少临床实践中的漏诊。

研究成果

Faster R-CNN在内镜视频中对息肉的检测表现出高性能，在精度等指标上与最先进方法相比取得了具有竞争力的结果。该方法对遮挡和光照变化具有鲁棒性，但在处理小息肉和误报方面存在局限。该方案在临床应用中效率较高，有减少漏检的潜力，不过仍需进一步研究以解决定位误差问题。

研究不足

该探测器可能会漏检非常小的息肉，并将镜面高光或其他噪声误认为息肉，从而导致定位时的假阳性率较高。与微调相比，使用随机初始化从头开始训练的效果较差，且由于无法获取ASU梅奥诊所等私有数据集，研究未对其进行验证，这可能限制了模型的泛化能力。

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