目的 構建一種基于計算機視覺的結腸鏡退鏡速度實時監(jiān)控系統(tǒng),并驗證其可行性和性能。方法 從武漢大學人民醫(yī)院消化內鏡中心數(shù)據(jù)庫選取2018年5—10月期間的35 938張腸鏡圖片和63個結腸鏡檢查視頻。腸鏡圖片分成體外/體內/不合格和回盲部/非盲腸兩個數(shù)據(jù)集,分別從第一個、第二個數(shù)據(jù)集中選取3 594張和2 000張圖片用于深度學習模型的測試,其余圖片用于訓練模型；選取3個結腸鏡檢查視頻資料評價實時監(jiān)控系統(tǒng)自動監(jiān)控退鏡速度的可行性,剩余60個結腸鏡檢查視頻資料用于評估實時監(jiān)控系統(tǒng)的性能。結果 深度學習模型對于結腸鏡檢查圖片分類識別體外/體內/不合格圖片的準確率分別為90.79%（897/988）、99.92%（1 300/1 301）、99.08%（1 293/1 305）,總體準確率為97.11%（3 490/3 594）；分類識別回盲部/非盲腸圖片的準確率分別為96.70%（967/1 000）、94.90%（949/1 000）,總體準確率為95.80%（1 916/2 000）。在其可行性評價方面,3個結腸鏡視頻資料顯示退鏡速度與圖片處理間隔時間呈線性關系,提示該監(jiān)控系統(tǒng)可在結腸鏡... 

【文章來源】：中華消化內鏡雜志. 2020,37(02)

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【參考文獻】：
期刊論文
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