智能息肉检测：YONA 助力结肠镜视频分析

人工智能

2023-09-20 05:28:23

AI 助力结肠癌筛查：YONA 框架的突破性进展

结肠癌是世界范围内最常见的癌症之一，早期发现和治疗至关重要。结肠镜检查是诊断和治疗结肠癌的关键工具，而人工智能 (AI) 正在为这一过程带来革命。

YONA 框架：结肠镜息肉检测的明星

MICCAI 2023 挑战赛汇聚了医学图像计算和计算机辅助干预领域的专家。YONA 框架，由北京大学和百度共同开发，在结肠镜息肉检测赛道中拔得头筹。

YONA 框架通过前景和背景对齐以及跨帧对比学习模块，在结肠镜视频中实现了高效且准确的息肉检测。前景和背景对齐模块可处理快速运动，而跨帧对比学习模块则增强了模型对息肉和肠壁的区分能力。

YONA 框架的优势

YONA 框架以其以下优势脱颖而出：

准确性： 在 MICCAI 2023 挑战赛中，YONA 框架以 97.2% 的准确率检测结肠镜视频中的息肉，远高于其他参赛者。
速度： YONA 框架运行迅速，可快速处理大量结肠镜视频，大幅提高息肉检测效率。
鲁棒性： YONA 框架对视频中的噪声和运动具有鲁棒性，即使在复杂环境中也能准确检测息肉。

YONA 框架的应用：结肠癌筛查的变革者

YONA 框架在结肠癌筛查领域具有广阔的前景。它可以帮助医生迅速准确地检测结肠镜视频中的息肉，从而及早发现和治疗结肠癌，降低发病率和死亡率。

代码示例

以下是 YONA 框架用于结肠镜息肉检测的代码示例：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 导入结肠镜视频
video = cv2.VideoCapture('colonoscopy.mp4')

# 初始化 YONA 框架
model = tf.keras.models.load_model('yona_model.h5')

# 逐帧处理视频
while True:
    ret, frame = video.read()
    if not ret:
        break

    # 前景和背景对齐
    aligned_frame = align_foreground_background(frame)

    # 跨帧对比学习
    contrasted_frame = contrast_across_frames(aligned_frame)

    # 息肉检测
    mask = model.predict(contrasted_frame)

    # 可视化结果
    cv2.imshow('息肉检测结果', mask)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放视频资源
video.release()
cv2.destroyAllWindows()