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　　日本理化學研究所日前發(fā)布公報介紹，分辨早期胃癌與胃炎并不容易，專科醫(yī)生也未必能通過內(nèi)窺鏡圖像做出準確判斷。為此，該機構(gòu)研究人員和日本國立癌癥研究中心的研究人員決定利用人工智能深度學習技術(shù)來識別早期胃癌圖像。

　　計算機深度學習通常需要數(shù)十萬至數(shù)百萬張圖像用作學習數(shù)據(jù)。由于大量收集早期胃癌的高質(zhì)量圖像較為困難，研究人員選取了早期胃癌圖像和正常圖像各大約100張，并對其進行隨機截取和數(shù)據(jù)擴展處理，生成了大約36萬張圖像。

　　計算機深度學習大量圖像數(shù)據(jù)后，研究人員用約1萬張未用于學習的圖像進行測試，檢驗計算機能否準確診斷早期胃癌。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在判斷為胃癌的病例中，準確率為93.4%;在判斷為正常的病例中，準確率也達到83.6%。此外，計算機在深度學習后除能判斷是否患癌外，還能指出癌變部位。

　　研究人員說，這項研究成果將有助于早期胃癌的發(fā)現(xiàn)與治療，他們接下來將研究如何進一步提高計算機識別的準確率。（華義）