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Artificial Intelligence Research and Development for Application in Video Capsule Endoscopy - 17/03/21

Doi : 10.1016/j.giec.2020.12.009 
Peter Sullivan, MD, Shradha Gupta, MD, Patrick D. Powers, Neil B. Marya, MD
 Division of Gastroenterology, University of Massachusetts Medical School, 55 Lake Avenue North, Worcester, MA 01655, USA 

Corresponding author.

Résumé

Artificial intelligence (AI) research for medical applications has expanded quickly. Advancements in computer processing now allow for the development of complex neural network architectures (eg, convolutional neural networks) that are capable of extracting and learning complex features from massive data sets, including large image databases. Gastroenterology and endoscopy are well suited for AI research. Video capsule endoscopy is an ideal platform for AI model research given the large amount of data produced by each capsule examination and the annotated databases that are already available. Studies have demonstrated high performance for applications of capsule-based AI models developed for various pathologic conditions.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Artificial intelligence, Deep learning, Machine learning, Convolutional neural networks, Video capsule endoscopy


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Vol 31 - N° 2

P. 387-397 - avril 2021 Retour au numéro
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  • Video Capsule Endoscopy Beyond the Gastrointestinal Suite
  • Joel Lange, Arooj Shah, Andrew C. Meltzer
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  • Novel Clinical Applications and Technical Developments in Video Capsule Endoscopy
  • Shahrad Hakimian, Mark Hanscom, David R. Cave

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