文章题目：NovelComputer-assistedDiagnosisSystemforEndoscopicDiseaseActivityinPatientswithUlcerativeColitis
研究人员：OzawaT.,etal.
研究单位：TadaTomohiroinstituteofGastroenterologyandproctology,Saitama,Japan
发表时间：.10
期刊名称：GastrointestinalEndoscopy
影响因子：6.89(Q2)
核心亮点：
1.Thecolonoscopicimageswereusedtoconstructanartificialintelligenceassistancesystemforidentifyingdiseaseactivity.（用结肠内镜窥镜图像构建用于鉴别疾病活动度的人工智能辅助系统。）
思路与方法：
1.使用来自名患有不同程度疾病活动（mayo0,mayo1,mayo2-3）的溃疡性结肠炎患者的张图片基于GoogLeNet算法训练CNN模型。并根据溃疡所在部位进行了亚组分析，如结肠左侧、结肠右侧和直肠。
2.在含有名溃疡性结肠炎患者的内窥镜图像中对训练得到的模型鉴别内窥镜疾病活动的性能进行了评估。
摘要：
BackgroundandAims:Evaluationofendoscopicdiseaseactivityforpatientswithulcerativecolitis(UC)isimportantwhendeterminingthetreatmentofchoice.However,endoscopistsrequireacertainperiodoftrainingtoevaluatetheactivityofinflammationproperly,andinterobservervariabilityexists.Therefore,weconstructeda
