更改

*来自加拿大的温哥华综合医院和几个院校的Byrne等人提出了一个基于深度学习的光学活检挑战息肉分化成NICE类型1和2使用非放大结肠镜检查并使用了实时的内窥镜视频流，模型的表现与专家的表现相一致，并正在进行技术的临床试验。<br>

*美国达特茅斯的Geisel医学院的Korbar等人使用深度学习的残差网络结构设计了一个自动图像分析方法可以准确分类在全幻灯片上不同种的结直肠息肉，达到了95%的准确率并拥有比较高的置信度。<br>