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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한소화기내시경학회 Clinical Endoscopy Clinical Endoscopy 제51권 제6호
발행연도
2018.1
수록면
547 - 551 (5page)

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Unlike wired endoscopy, capsule endoscopy requires additional time for a clinical specialist to review the operation and examine thelesions. To reduce the tedious review time and increase the accuracy of medical examinations, various approaches have been reportedbased on artificial intelligence for computer-aided diagnosis. Recently, deep learning–based approaches have been applied to manypossible areas, showing greatly improved performance, especially for image-based recognition and classification. By reviewing recentdeep learning–based approaches for clinical applications, we present the current status and future direction of artificial intelligence forcapsule endoscopy.

목차

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참고문헌 (2)

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Won Gun Kwack / 2016 / Current Status and Research into Overcoming Limitations of Capsule Endoscopy / Clinical Endoscopy 49(1):8~15 dbpia Romain Leenhardt / 2019 / A neural network algorithm for detection of GI angiectasia during small-bowel capsule endoscopy / Gastrointestinal Endoscopy 89(1):189~194 Crossref

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