고위험 대장 tubular 아denoma 병변을 위한 정밀 예방 및 치료 시스템의 개발 및 시연

간략 요약

이 연구는 전망적, 다중 센터, 관찰 연구입니다. 연구자들은 흰색 빛 확대染色병리 이미지를 기반으로 대장 턱니모양 악성종의 "트리니티" 데이터베이스를 혁신적으로 구축하고자 합니다. 이는 의사의 결정 논리를 모의하며, 이전에 제안된 다중 모드 내시경 LAFEQ 방법을 기반으로 대장 턱니모양의 다중 모드 깊이 학습 진단 모델과 대장악성종의 해석 가능한 위험 예측 모델을 개발합니다. 높은 정확도의 보조 치료 결정을 달성하면서 결정 기반을 명확히 제시하고, 이전 의료 영상 AI 모델의 저해석 가능성 제한을 극복합니다.