近四年膠囊內鏡圖像病灶的深度學習識別研究進展

摘要：膠囊內鏡廣泛地應用于整個胃腸道非侵入式檢測,但得到的海量圖片的處理已經成為這一檢測技術發展的瓶頸。基于卷積神經網絡的計算機輔助系統是解決這一問題的有效途徑。選取最近4年基于卷積神經網絡的內鏡圖像處理文獻,分別從卷積神經網絡的作用以及針對內鏡圖像的網絡結構調整兩方面展開分析。深度學習方法在內鏡圖像處理領域的發展方向主要為大規模內鏡圖像數據庫建立、遷移學習方法、多網絡融合以及先進網絡結構。由于有效樣本數據匱乏和樣本多樣性不足無法近期解決,基于深度學習的內鏡圖像處理研究重點將為遷移學習以及數據與先驗知識的融合研究。