Hikvision（海康威视）

A multi-center analysis of deep learning methods for video polyp detection and segmentation

多中心分析深度学习方法在视频息肉检测和分割中的应用

Noha Ghatwary, Pedro Chavarias Solano, Mohamed Ramzy Ibrahim, Adrian Krenzer, Frank Puppe, Stefano Realdon, Renato Cannizzaro, Jiacheng Wang, Liansheng Wang, Thuy Nuong Tran, Lena Maier-Hein, Amine Yamlahi, Patrick Godau, Quan He, Qiming Wan, Mariia Kokshaikyna, Mariia Dobko, Haili Ye, Heng Li, Ragu B, Antony Raj, Hanaa Nagdy, Osama E Salem, James E. East, Dominique Lamarque, Thomas de Lange, Sharib Ali

机构 * Computer Engineering Department, Arab Academy for Science and Technology（阿拉伯科学与技术学院计算机工程系） ； AI in Medicine and Surgery Group, School of Computer Science, University of Leeds（莱斯特大学计算机科学学院医学与外科AI小组） ； Department of Artificial Intelligence and Knowledge Systems, University of Würzburg（维尔茨堡大学人工智能与知识系统系） ； CRO Centro Riferimento Oncologico IRCCS（肿瘤研究中心IRCCS） ； Department of Computer Science at School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院计算机科学系） ； Div. Intelligent Medical Systems, German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心（DKFZ）智能医疗系统部） ； Hangzhou Hikvision Digital Technology Co.,ltd（杭州海康威视数字技术有限公司） ； The Machine Learning Lab, Ukrainian Catholic University（乌克兰天主教大学机器学习实验室） 纠错

AI总结 本研究通过多中心数据集评估深度学习在实时结肠镜检查中提高息肉检测和分割精度的应用。

Comments 17 pages