S'abonner

ID: 3526753 DEEP LEARNING AND CAPSULE ENDOSCOPY: AUTOMATIC DETECTION OF ULCERS AND ENTERIC EROSIONS IN CAPSULE ENDOSCOPY USING A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK - 26/05/21

Doi : 10.1016/j.gie.2021.03.895 
Miguel M. Saraiva, Helder Cardoso, João Afonso, João Ferreira, Patrícia Andrade, Guilherme Macedo

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Plan


© 2021  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 93 - N° 6S

P. AB351-AB352 - juin 2021 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • ID: 3524782 INPATIENT STATUS IS ASSOCIATED WITH LONGER TRANSIT TIME AND LOWER COMPLETION RATE IN VIDEO CAPSULE ENDOSCOPY
  • Hasan Bader, Harris Zamir, Fredy Nehme, An-Lin Cheng, Noor Aftab, Tom Mathews, Varsha Muthukumar, Kara Zweerink, Wendell K. Clarkston
| Article suivant Article suivant
  • ID: 3499446 EVALUATION AND VALIDATION OF A NEW SCORE FOR MEASURING THE ACTIVITY OF THE SMALL BOWEL ANGIODYSPLASIAS (SBAD) BY VIDEO CAPSULE ENDOSCOPY (CESBAI)
  • Angel N. Del Cueto-Aguilera, Diego Garcia-Compean, Jose A. Gonzalez, Joel O. Jaquez-Quintana, Omar D. Borjas-Almaguer, Juan Muñoz-Ayala, Hector J. Maldonado Garza

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.