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Tu1961 ARTIFICIAL INTELLIGENCE-ASSISTED ENDOSCOPY IN CHARACTERIZATION OF GASTRIC LESIONS USING MAGNIFYING NARROW BAND IMAGING ENDOSCOPY - 14/08/19

Doi : 10.1016/j.gie.2019.03.1105 
Sergey V. Kashin 1, Roman Kuvaev 1, 2, Ekaterina A. Kraynova 3, Olga Dunaeva 4, Alexander Rusakov 4, Evgeny Nikonov 2
1 Endoscopy, Yaroslavl Regional Cancer Hospital, Yaroslavl, Russian Federation 
2 Gastroenterology, N.I. Pirogov Russian National Research Medical University, Moscow, Russian Federation 
3 Pathology, Yaroslavl Regional Cancer Hospital, Yaroslavl, Russian Federation 
4 P.G. Demidov Yaroslavl State University, Yaroslavl, Russian Federation 

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© 2019  Pubblicato da Elsevier Masson SAS.
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Vol 89 - N° 6S

P. AB633 - giugno 2019 Ritorno al numero
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  • Tu1960 USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DIAGNOSIS OF ESOPHAGEAL SQUAMOUS CELL NEOPLASIA: A POST-HOC STUDY OF HIGH-RESOLUTION MICROENDOSCOPY (HRME) IMAGE INTERPRETATION
  • Mimi C. Tan, Sheena R. Bhushan, Kalpesh Patel, Tariq Hammad, Anam Khan, Sunina Nathoo, Rehman A. Sheikh, Hyunseok Kim, Jessica Bernica, Niharika Mallepally, Fan Zhang, Xueshan Wang, Xinying Yu, Zhengi Li, Guiqi Wang, Sharmila Anandasabapathy
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  • Tu1962 NEAR FOCUS NARROW BAND IMAGING DRIVEN ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR THE DIAGNOSIS OF GASTROESOPHAGEAL REFLUX DISEASE
  • Shraddha Gulati, Julius Bernth, Junkai Liao, Dmytro Poliyivets, Sukhdev Chatu, Andrew Emmanuel, Amyn Haji, Hongbin Liu, Bu Hayee

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