【摘 要】
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日本理化学研究所日前发布公报介绍，分辨早期胃癌与胃炎并不容易，專科医生也未必能通过内窥镜图像作出准确判断。为此，该机构研究人员和日本国立癌症研究中心的研究人员决定利用人工智能深度学习技术来识别早期胃癌图像。 计算机深度学习通常需要数十万至数百万张图像用作学习数据。由于大量收集早期胃癌的高质量图像较为困难，研究人员选取了早期胃癌图像和正常图像各大约100张，并对其进行随机截取和数据扩展处理，生成了
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日本理化学研究所日前发布公报介绍，分辨早期胃癌与胃炎并不容易，專科医生也未必能通过内窥镜图像作出准确判断。为此，该机构研究人员和日本国立癌症研究中心的研究人员决定利用人工智能深度学习技术来识别早期胃癌图像。
计算机深度学习通常需要数十万至数百万张图像用作学习数据。由于大量收集早期胃癌的高质量图像较为困难，研究人员选取了早期胃癌图像和正常图像各大约100张，并对其进行随机截取和数据扩展处理，生成了大约36万张图像。
计算机深度学习大量图像数据后，研究人员用约1万张未用于学习的图像进行测试，检验计算机能否准确诊断早期胃癌。结果发现，在判断为胃癌的病例中，准确率为93.4%；在判断为正常的病例中，准确率也达到83.6%。此外，计算机在深度学习后除能判断是否患癌外，还能指出癌变部位。
研究人员说，这项研究成果将有助于早期胃癌的发现与治疗，他们接下来将研究如何进一步提高计算机识别的准确率。
来源：新华社
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