Resumen

Se desarrolla un sistema de diagnóstico inteligente del cáncer de esófago para mejorar la tasa de reconocimiento del diagnóstico por imagen del cáncer de esófago y la eficiencia de los médicos, así como para mejorar el nivel de diagnóstico por imagen del cáncer de esófago en las instituciones de atención primaria. En este trabajo, mediante la recopilación de imágenes médicas relacionadas con el cáncer de esófago a lo largo de los años, establecemos un sistema de diagnóstico inteligente basado en la red neuronal convolucional para imágenes de cáncer de esófago a través de los pasos de anotación de datos, preprocesamiento de imágenes, mejora de datos y aprendizaje profundo para ayudar a los médicos en el diagnóstico inteligente. El sistema de diagnóstico inteligente de imágenes de cáncer de esófago basado en redes neuronales convolucionales se ha aplicado con éxito en hospitales y ha sido ampliamente elogiado por médicos de primera línea. Este sistema es beneficioso para que los médicos de atención primaria mejoren la precisión general del diagnóstico de cáncer de esófago y reduzcan el riesgo de muerte de los pacientes con cáncer de esófago. También analizamos que la eficacia de la radioterapia para el cáncer de esófago puede estar influida por muchos factores, y se debe prestar atención clínica para comprender los factores relevantes con el fin de mejorar el efecto final del tratamiento y el pronóstico de los pacientes.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:sistema de diagnóstico inteligente, diagnóstico por imagen del cáncer de esófago, red neuronal convolucional, cáncer de esófago, diagnóstico del cáncer de esófago, imagen del cáncer de esófago, imágenes del cáncer de esófago, pacientes con cáncer de esófago, efecto final del tratamiento, instituciones de atención primaria
• Keywords:intelligent diagnosis system, esophageal cancer image diagnosis, convolutional neural network, esophageal cancer, esophageal cancer diagnosis, esophageal cancer image, esophageal cancer images, esophageal cancer patients, final treatment effect, primary care institutions