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Colorectal Polyp Segmentation Based on Deep Learning Methods: A Systematic Review
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OA
AI
DOI：10.3390/jimaging11090293.png)
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摘要
En 中文
结直肠癌是全球最常见的三种癌症之一。息肉的早期检测和评估可以显著降低罹患结直肠癌的风险。医生可以通过息肉分割技术获取息肉区域的信息，从而能够提供针对性的治疗方案。本研究系统综述了息肉分割方法。我们研究了2018年至2024年间发表的146篇论文，并对所采用的方法论进行了深入分析。基于所选文献，我们对本综述进行了系统组织。首先，我们分析了息肉分割领域的发展与演变。其次，我们提供了基于深度学习的息肉图像分割方法以及Mamba方法的全面概述，同时根据网络架构对视频息肉分割方法进行了分类，并探讨了息肉分割面临的挑战。随后，我们评估了44个模型的性能，包括分割性能指标和实时分析能力。此外，我们介绍了常用的息肉图像和视频数据集，以及评估分割模型的指标。最后，我们讨论了该领域现存的问题和潜在的未来趋势。
Keyword:
colorectal cancer
polyp segmentation
deep learning
Mamba method
video segmentation
期刊
J
IF:
3.3
论文数:
1.1K
被引数:
4.4K
机构
引用论文
Putniković, D.; Jevtić, J.; Ristić, N.; Milovanovich, I.D.; Đuknić, M.; Radusinović, M.; Popovac, N.; Đorđić, I.; Leković, Z.; Janković, R.M. Endoscopic and Histopathological Findings in the Upper Gastrointestinal Tract in Pediatric Chron’s Disease. preprints 2024. [Google Scholar] [CrossRef]Putniković, D.; Jevtić, J.; Ristić, N.; Milovanovich, I.D.; Đuknić, M.; Radusinović, M.; Popovac, N.; Đorđić, I.; Leković, Z.; Janković, R.M. 上消化道内镜和病理学表现于儿童克罗恩病。preprints 2024. [Google Scholar] [CrossRef].png)
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