2 статей
Систематический обзор методов глубокого обучения, применяемых для автоматического обнаружения, классификации и сегментации полипов при колоноскопии. В работе анализируются современные архитектуры нейросетей, доступные наборы данных и методы предобработки, а также обсуждаются пути перехода от экспериментальных моделей к клиническому внедрению.
Разработана система ИИ-ассистированной эндометриальной цитологии с использованием модели YOLOv5x для обнаружения аномальных клеточных кластеров. Система показала точность 85% и сократила медианное время диагностики на 45% по сравнению с оценщиками без ИИ-поддержки. Исследование демонстрирует возможность доступной, реальной ИИ-поддержки для цитологии с использованием широко доступного оборудования.
