Diagnóstico preciso da profundidade da invasão no ESCC por meio de uma análise de rede neural profunda de dados de endoscopia do NBI

Diagnosticar com precisão a profundidade da invasão do carcinoma espinocelular esofágico inicial por meio de imagens endoscópicas do NBI por meio de análise de rede neural profunda

Compararemos o desempenho preditivo do InvaDepNet antes e depois de incorporar dados gerados usando GAN e demonstraremos que incluir os dados gerados no conjunto de dados de treinamento melhora efetivamente a precisão do modelo preditivo. Além disso, treinaremos seis modelos CNN comumente usados ​​em dois conjuntos de dados com diferentes ângulos de disparo (incluindo NBI sem ampliação e NBI com ampliação) e proporemos um modelo ResNet para analisar as informações clínicas combinadas com imagens NBI.