The role of deep learning in diagnosing colorectal cancer

Dimitrios Bousis; Georgios-Ioannis Verras; Konstantinos Bouchagier; Andreas Antzoulas; Ioannis Panagiotopoulos; Anastasia Katinioti; Dimitrios Kehagias; Charalampos Kaplanis; Konstantinos Kotis; Christos-Nikolaos Anagnostopoulos; Francesk Mulita

doi:10.5114/pg.2023.129494

eISSN: 1897-4317
ISSN: 1895-5770

Gastroenterology Review/Przegląd Gastroenterologiczny

Bieżący numer Archiwum Artykuły zaakceptowane O czasopiśmie Rada naukowa Bazy indeksacyjne Prenumerata Kontakt Zasady publikacji prac Opłaty publikacyjne

Panel Redakcyjny

Zgłaszanie i recenzowanie prac online

NOWOŚĆ

Portal dla gastroenterologów!

www.egastroenterologia.pl

Wyszukiwanie

Zasady redakcyjne

Sarajevo Declaration on Integrity and Visibility of Scholarly Publications

Otwarty dostęp

3/2023
vol. 18

Poleć ten artykuł:

Wyślij znajomemu

Skopiuj link:

Udostępnij:

streszczenie artykułu:

Artykuł przeglądowy

The role of deep learning in diagnosing colorectal cancer

Dimitrios Bousis

¹

,

Georgios-Ioannis Verras

²

,

Konstantinos Bouchagier

²

,

Andreas Antzoulas

²

,

Ioannis Panagiotopoulos

³

,

Anastasia Katinioti

⁴

,

Dimitrios Kehagias

²

,

Charalampos Kaplanis

²

,

Konstantinos Kotis

⁵

,

Christos-Nikolaos Anagnostopoulos

⁵

,

Francesk Mulita

²

Department of Internal Medicine, General University Hospital of Patras, Patras, Greece
Department of Surgery, General University Hospital of Patras, Patras, Greece
Department of Cardiothoracic Surgery, General University Hospital of Patras, Patras, Greece
Department of Cardiology, Elpis General Hospital, Athens, Greece
Intelligent Systems Lab, Department of Cultural Technology and Communication, University of the Aegean, Mytilene, Greece

Gastroenterology Rev 2023; 18 (3): 266–273

DOI: https://doi.org/10.5114/pg.2023.129494

Data publikacji online: 2023/07/17

Pełna treść artykułu Pobierz cytowanie

Metryki PlumX:

Colon cancer is a major public health issue, affecting a growing number of individuals worldwide. Proper and early diagnosis of colon cancer is the necessary first step toward effective treatment and/or prevention of future disease relapse. Artificial intelligence and its subtypes, deep learning in particular, tend nowadays to have an expanding role in all fields of medicine, and diagnosing colon cancer is no exception. This report aims to summarize the entire application spectrum of deep learning in all diagnostic tests regarding colon cancer, from endoscopy and histologic examination to medical imaging and screening serologic tests.

The role of deep learning in diagnosing colorectal cancer

Dimitrios Bousis 1 , Georgios-Ioannis Verras 2 , Konstantinos Bouchagier 2 , Andreas Antzoulas 2 , Ioannis Panagiotopoulos 3 , Anastasia Katinioti 4 , Dimitrios Kehagias 2 , Charalampos Kaplanis 2 , Konstantinos Kotis 5 , Christos-Nikolaos Anagnostopoulos 5 , Francesk Mulita 2