【摘 要】
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胶囊内镜（CE）是检测小肠病变的主要手段，然而一次检查产生约6万张图像，筛选病变图像耗时、枯燥，且受医师经验和专业技术水平影响，易造成漏诊。近年来，人工智能（AI）逐渐深入医学领域，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习（DL）模型对病灶具有快速识别能力，可在有效降低漏诊率的同时提高病变诊断率。本文就AI技术在CE图像识别中的应用现状作一综述，为其在CE领域的持续发展提供借鉴。
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胶囊内镜（CE）是检测小肠病变的主要手段，然而一次检查产生约6万张图像，筛选病变图像耗时、枯燥，且受医师经验和专业技术水平影响，易造成漏诊。近年来，人工智能（AI）逐渐深入医学领域，以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习（DL）模型对病灶具有快速识别能力，可在有效降低漏诊率的同时提高病变诊断率。本文就AI技术在CE图像识别中的应用现状作一综述，为其在CE领域的持续发展提供借鉴。
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