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(1)任务来源：1.湖北省技术创新专项重大项目：2018-916-000-008 2.国家自然科学基金：81672387 3.湖北省自然科学基金重点实验室项目：2016CFA066 4. 武汉大学重大科技专项项目：2042018kf1035 （2）应用领域和技术原理：人口与健康领域;人工智能技术 （3）性能指标：①胃镜盲区监测准确度90.02% ②胃早癌智能诊断：白光下准确度92.9%,染色放大下准确度89% ③基于人工智能的肠息肉识别灵敏度97.3% ,特异度96.57%。 （4）与国内外同类技术比较：【利用改良感知哈希算法监测肠镜的退镜速度】尚无同类功能;【利用人工智能进行胃镜盲区监测】尚无同类功能;【提出基于人工智能的胃早癌诊断系统】尚无可实时应用的同类功能。 （5）成果的创造性、先进性：1.国际首次提出利用人工智能深度强化学习进行胃镜盲区监测,解决胃镜检查存在盲区的问题。2.国际首次提出利用实时动态人工智能识别进行早期胃癌辅诊,并首次根据指南提出将人类诊断逻辑融入人工智能辅助诊断系统,解决了人工智能局限于胃早癌静态图像诊断和胃早癌难以识别的问题。3.国际首次提出利用改良感知哈希算法量化肠镜退镜速度,解决了肠镜退镜速度难以把控的问题,获得行业广泛认可。 （6）作用意义：1.胃镜盲区监测,将胃镜检查盲区率从22.46%降低至5.86%,保证胃部的全面观察;2.胃部瘤性病变辅助检出,将瘤性病变检出率从3.54%提升至4.85%,避免胃早癌漏诊;3.胃早癌诊断准确度达到81.48%,确保胃癌的早期发现。在下消化道中实现：1.肠镜退镜速度监测,将腺瘤检出率提高了8%,保证了肠粘膜的充分观察;2. 肠道息肉辅助检出,将腺瘤检出率提高9%,避免微小肿瘤性病变的漏诊。 （7）推广应用：本研究成果已通过多种方式在全国25个省份共50家医院推广应用,共发表相关论文26篇,其中SCI论文13篇,总影响因子111.281分,最高影响因子20分,他引109次,其中2篇为高引论文,1篇为热点论文。获批国家医疗器械注册证2项,国家医疗器械创新审批1项,共申请专利42项,已授权发明专利5项。
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