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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한소화기내시경학회 Clinical Endoscopy Clinical Endoscopy 제53권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
127 - 131 (5page)

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Diagnosis and evaluation of early gastric cancer (EGC) using endoscopic images is significantly important; however, it has somelimitations. In several studies, the application of convolutional neural network (CNN) greatly enhanced the effectiveness of endoscopy. To maximize clinical usefulness, it is important to determine the optimal method of applying CNN for each organ and disease. LesionbasedCNN is a type of deep learning model designed to learn the entire lesion from endoscopic images. This review describes theapplication of lesion-based CNN technology in diagnosis of EGC.

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Take I / 2015 / Progress with each passing day : role of endoscopy in early gastric cancer / Transl Gastrointest Cancer 4:423~428 google schola Zhu R / 2015 / Lesion detection of endoscopy images based on convolutional neural network features / 2015 8th International Congress on Image and Signal Processing (CISP) :372~376 google schola Du W / 2019 / Review on the applications of deep learning in the analysis of gastrointestinal endoscopy images / IEEE Access 7:142053~142069 google schola Lecun Y / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86:2278~2324 google schola Hirasawa T / 2018 / Application of artificial intelligence using a convolutional neural network for detecting gastric cancer in endoscopic images / Gastric Cancer 21:653~660 google schola

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