增强胃肠道健康：基于深度学习的宏观图像中人粪识别与表征方法
机器学习
2019-03-27 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
目的——功能性肠道疾病，包括肠易激综合征、慢性便秘和慢性腹泻，是临床实践中最常见的疾病之一。许多患者描述了多种导致排便性状和症状改变的诱因。然而，使用排便日记来表征症状诱因之间的关系受到依从性差和缺乏客观粪便性状测量的阻碍。我们试图利用计算机视觉和深度卷积神经网络（CNN）开发一种粪便检测与追踪系统，可供患者、医疗服务提供者和研究人员在慢性胃肠道（GI）疾病评估中使用。
引用
@article{arxiv.1903.10578,
title = {Augmenting Gastrointestinal Health: A Deep Learning Approach to Human Stool Recognition and Characterization in Macroscopic Images},
author = {David Hachuel and Akshay Jha and Deborah Estrin and Alfonso Martinez and Kyle Staller and Christopher Velez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.10578},
year = {2019}
}