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Tu1955 COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS BASED ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK SYSTEM USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR COLORECTAL POLYP CLASSIFICATION - 14/08/19

Doi : 10.1016/j.gie.2019.03.1099 
Yoriaki Komeda 1, Hisashi Handa 2, Ryoma Matsui 3, Toshiharu Sakurai 1, Tomohiro Watanabe 1, Hiroshi Kashida 1, Masatoshi Kudo 1
1 Department of Gastroenterology and Hepatology, Kindai University Faculty of Medicine, Osaka, Japan 
2 Department of Informatics, RIST, Kindai University, Osaka, Japan 
3 Graduate School of Science and Engineering, Kindai University, Osaka, Japan 

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© 2019  Publié par Elsevier Masson SAS.
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Vol 89 - N° 6S

P. AB631 - juin 2019 Retour au numéro
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  • Tu1954 ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR THE DIAGNOSIS OF SIEWERT TYPE I AND II ESOPHAGOGASTRIC JUNCTIONAL ADENOCARCINOMAS
  • Hiroyoshi Iwagami, Ryu Ishihara, Hiromu Fukuda, Yusaku Shimamoto, Mitsuhiro Kono, Kentaro Nakagawa, Masayasu Ohmori, Kenshi Matsuno, Shuntaro Inoue, Taro Iwatsubo, Hiroko Nakahira, Noriko Matsuura, Satoki Shichijo, Akira Maekawa, Takashi Kanesaka, Yoji Takeuchi, Koji Higashino, Hiroyuki Uetake, Kazuharu Aoyama, Tomohiro Tada
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  • Tu1956 DIAGNOSTIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) SYSTEM FOR DETECTION OF SUPERFICIAL LARYNGOPHARYNGEAL CANCER WITH HIGH EFFICIENCY OF DEEP LEARNING
  • Atsushi Inaba, Keisuke Hori, Yusuke Yoda, Hiroaki Takano, Hiroki Matsuzaki, Kensuke Shinmura, Hiroaki Ikematsu, Satoko Takemoto, Hideo Yokota, Tomonori Yano

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