KVAK, Daniel a Karolína KVAKOVÁ. Assistance system for real-time polyp detection based on convolutional neural network. Gastroenterologie a Hepatologie. Praha: Česká lékařská společnost J. E. Purkyně, 2021, roč. 75, č. 6, s. 540-543. ISSN 1804-803X. doi:10.48095/ccgh2021540.
Abstrakt:
Využití umělé inteligence jako pomocnédetekční metody v endoskopii se v posledních letech těší stále většímu zájmu.Algoritmy strojového učení slibují zlepšení účinnosti detekce polypů a dokoncei optické lokalizace nálezů, a to vše při minimálním zaškolení endoskopisty.Praktickým cílem této studie je analyzovat software CAD (počítačem podporovanádiagnostika) Carebot pro detekci kolorektálních polypů pomocí konvolučníneuronové sítě. Navržený binární klasifikátor pro detekci polypů dosahuje přesnostiaž 98 %, specifičnosti 0,99 a přesnosti 0,96 %. Současně je diskutována potřebadostupnosti rozsáhlých klinických dat pro vývoj modelů založených na uměléinteligenci pro automatickou detekci adenomů a benigních neoplastických lézí.
