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随着全球胃肠道疾病的日益流行，老年人口的增加，以及患者对微创技术的偏好，到2026年，胶囊内镜的需求预计将增长到12亿美元。但从胶囊内镜拍摄的图像中检测病变或异常的过程非常繁琐，耗时且容易出错。医生需要大约两个小时才能读取图像，因为这可能导致漏诊率很高。
这项技术提供的是一个人工智能平台，可协助内镜图像的临床诊断，它包括三个深度学习网络，可用于对血管病变/炎症进行分类，提高感兴趣区域的图像质量，并提高图像分辨率。
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