换一批
换一批Transformer模型在胃镜视频部位实时识别的研究探索
Research and Exploration of Real-time location recognition of Transformer Model in Gastroscope Video
摘要：
目的 探索深度学习技术(Transformer模型)在胃镜视频中部位实时识别的性能评价.方法 使用深圳市第二人民医院2021年5至7月录制的50部胃镜视频为研究资料,抽帧形成"视频图像集合",其中40部为训练集1,10部为测试集;以含有25 525张胃镜图像的"胃镜图像集合"为对照组,形成训练集2.Transformer模型基于训练集1、训练集2、"训练集1+训练集2"学习训练分别形成"基于视频智能系统"、"基于图像智能系统"、"基于视频和图像智能系统".通过测试集比较视频智能系统、图像智能系统、视频和图像智能系统的准确度、特异度等差异.结果 研究组1基于视频智能系统准确度、特异度、总体有效度分别为84.3％、78.9％、81.5％;研究组2基于视频和图像智能系统准确度、特异度、总体有效度分别为82.9％、81.5％、82.2％;对照组基于胃镜图像智能系统准确度、特异度、整体有效度分别为80.0％、76.8％、78.4％.结论 结果具有统计学意义,Transformer模型视频学习效果优于胃镜图像,Transformer模型学习视频+图像效果优于单独视频学习.
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作者：
作者单位：
510515 南方医科大学南方医院消化内科
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510450 南方医科大学南方医院白云分院消化道肿瘤中心
[2]
215123 紫东信息科技(苏州)有限公司
[3]
518122 北京中医药大学深圳医院(龙岗)消化内科
[4]
528308 南方医科大学顺德医院消化内科
[5]
518025 深圳市第二人民医院消化内科
[6]
448260 湖北沙洋县中医医院消化内科
[7]
510515 南方医科大学南方医院消化内科;510450 南方医科大学南方医院白云分院消化道肿瘤中心
[8]
期刊：
《现代消化及介入诊疗》2022年27卷1期 7-11页
ISTIC
栏目名称：
论著
DOI：
10.3969/j.issn.1672-2159.2022.01.003
发布时间：
2022-06-23
基金项目：
国家自然科学基金
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