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자료유형: 학술저널

저자정보: 박준석 (순천향대학교 부속 서울병원 소화기내과)

저널정보: 대한내과학회 대한내과학회지 대한내과학회지 제96권 제3호

발행연도: 2021.6

수록면: 190 - 194 (5page)

DOI: https://doi.org/10.3904/kjm.2021.96.3.190

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Advanced computer vision technologies can be used to improve the performance of capsule endoscopy. Specifically, new technologies can be used to enhance the image quality of capsule endoscopes, which has previously been limited by mechanical constraints. The trajectory of a capsule endoscope, which can be estimated by reconstructing the captured images, helps to predict the location of lesions. Computer vision technology is utilized in a more practical way in a recently developed capsule endoscope comprising a stereo camera. Using this device, images can be interpreted in three dimensions, enabling more accurate measurements of size. The use of deep learning for image recognition is associated with an improved lesion detection rate and reduced reading time in clinicians. This evolving technology requires close cooperation between medical and IT professionals for optimized clinical use.

#Computer vision #Deep learning #Capsule endoscopy

참고문헌 (26)

참고문헌 신청

ASGE Technology Committee / 2013 / Wireless capsule endoscopy / Gastrointest Endosc 78:805~815

심기남 / 2017 / Quality Indicators for Small Bowel Capsule Endoscopy / Clinical Endoscopy 50(2):148~160

Obukhova N / 2018 / Review of noise reduction methods and estimation of their effectiveness for medical endoscopic images processing / Conference of Open Innovations Association (FRUCT) 22:204~210

Gopi VP / 2012 / Capsule endoscopic colour image denoising using complex wavelet transform / 6th International Conference on Information Processing :220~229

Liu H / 2011 / De-blurring wireless capsule endoscopy images by total variation minimization / Proceedings of 2011 IEEE Pacific Rim Conference on Communications, Computers and Signal Processing :102~106

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이 논문의 저자 정보

Junseok Park

소속기관 Department of Internal Medicine Soonchunhyang University College of Medicine

주요연구분야 의약학 > 임상의학 > 내과학

논문수 1 이용수 18

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