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摘要：结合白光和窄带成像（NBI）两种光源的胃镜图像，阐述基于深度学习识别算法的早期胃癌智能识别系统的设计，利用采集、制作的10 942张胃部早癌医疗图像训练深度学习模型。针对收集到的大量早期胃癌图像的数据特点，对算法模型进行了置信度阈值调优，提升模型在多指标下的综合效果。结合医师在实际使用时的实时需求，提出一种视频时序投票方法对视频预处理及后处理策略进行优化。

关键词： 图像分割; 目标检测; 深度学习; 视频处理;

基金资助： 安徽省科技厅2022年重点研发计划项目（2022e07020048）；

专辑： 基础科学;医药卫生科技;信息科技

专题： 生物学;生物医学工程;计算机软件及计算机应用

分类号： TP391.41;R318