【摘 要】
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目的 开发一种基于区域卷积神经网络（Mask RCNN）的内镜下自动检测早期胃癌（EGC）系统。方法 首先从安徽医科大学第一附属医院获得3 579张和892张EGC白光图像（WLI）,分别进行训练和测试。随后前瞻获取10个WLI实时视频以测试动态性能。另外再随机选取400张WLI图像,用于Mask R-CNN系统和内镜医师对照。诊断能力以准确率、敏感度、特异度、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（N
【基金项目】
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安徽省重点研究与开发计划项目（编号:2022e07020048）；
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目的 开发一种基于区域卷积神经网络（Mask RCNN）的内镜下自动检测早期胃癌（EGC）系统。方法 首先从安徽医科大学第一附属医院获得3 579张和892张EGC白光图像（WLI）,分别进行训练和测试。随后前瞻获取10个WLI实时视频以测试动态性能。另外再随机选取400张WLI图像,用于Mask R-CNN系统和内镜医师对照。诊断能力以准确率、敏感度、特异度、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）进行评估。结果 在WLI图像诊断中,Mask RCNN系统准确率、敏感度和特异度分别为90.25%、91.06%和89.01%,与病理诊断差异无统计学意义。在WLI视频中,诊断EGC的准确率为90.27%,实时测速可达35帧/s。在对照实验中,Mask R-CNN系统的敏感度明显高于高年资组医师（93.00%vs 80.20%,χ~2=7.059,P ＜0.001）,特异度高于低年资组医师（82.67%vs 71.87%,χ~2=9.955,P ＜0.001）,总体准确率高于中年资组医师（85.25%vs78.00%,χ~2=7.009,P＜0.001）。结论 在WLI下,Mask RCNN系统检测EGC的性能良好,在实际临床应用中有较大潜力。
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