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Tu1956 DIAGNOSTIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) SYSTEM FOR DETECTION OF SUPERFICIAL LARYNGOPHARYNGEAL CANCER WITH HIGH EFFICIENCY OF DEEP LEARNING - 14/08/19

Doi : 10.1016/j.gie.2019.03.1100 
Atsushi Inaba 1, Keisuke Hori 1, Yusuke Yoda 1, 2, Hiroaki Takano 2, Hiroki Matsuzaki 2, Kensuke Shinmura 1, Hiroaki Ikematsu 1, Satoko Takemoto 3, Hideo Yokota 3, Tomonori Yano 1, 2
1 Gastroenterology and Endoscopy, National Cancer Center Hospital East, Kashiwa, Chiba, Japan 
2 Medical Device Innovation Center, National Cancer Center Hospital East, Kashiwa, Chiba, Japan 
3 Image Processing Research Team, RIKEN Center for Advanced Photonics, Wako, Saitama, 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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  • Tu1955 COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS BASED ON CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK SYSTEM USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR COLORECTAL POLYP CLASSIFICATION
  • Yoriaki Komeda, Hisashi Handa, Ryoma Matsui, Toshiharu Sakurai, Tomohiro Watanabe, Hiroshi Kashida, Masatoshi Kudo
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  • Tu1957 APPLICATIONOF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS COULD DETECT ALL SUPERFICIAL NON-AMPULLARY DUODENAL EPITHELIAL TUMORS IN ESOPHAGOGASTRODUODENOSCOPIC IMAGES
  • Satoki Shichijo, Shuntaro Inoue, Yuma Endo, Kazuharu Aoyama, Hiromu Fukuda, Mitsuhiro Kono, Yusaku Shimamoto, Kentaro Nakagawa, Masayasu Oomori, Taro Iwatsubo, Hiroyoshi Iwagami, Kenshi Matsuno, Noriko Matsuura, Hiroko Nakahira, Akira Maekawa, Takashi Kanesaka, Yoji Takeuchi, Koji Higashino, Hiroyuki Uetake, Ryu Ishihara, Tomohiro Tada

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