Обзор эффективности глубокого обучения при классификации заболеваний желудочно-кишечного тракта по изображениям беспроводной капсульной эндоскопии

Беспроводная капсульная эндоскопия — неинвазивный метод медицинской визуализации, применяемый для диагностики и мониторинга заболеваний пищеварительного тракта. Однако анализ изображений, полученных при беспроводной капсульной эндоскопии, представляет собой сложную задачу, поскольку изображения имеют низкое разрешение и часто содержат большое количество артефактов. В последние годы глубокое обучение продемонстрировало значительный потенциал для анализа медицинских изображений, в том числе изображений при беспроводной капсульной эндоскопии. В настоящей статье представлен обзор современных тенденций и перспективных направлений применения глубокого обучения в беспроводной капсульной эндоскопии. Основное внимание уделено последним достижениям в области обучения с переносом, механизмов внимания, мультимодального обучения, автоматического выявления поражений, интерпретируемости и объяснимости моделей, аугментации данных и периферийных вычислений. Также рассмотрены проблемы и ограничения современных методов глубокого обучения, а также потенциальные направления дальнейшего развития этой области. Обзор содержит сведения о текущих исследованиях и разработках в области глубокого обучения для беспроводной капсульной эндоскопии и может служить справочным материалом для исследователей, практикующих врачей и инженеров, работающих в этой области.