Deep Learning-Based Automated Hill Grading of Gastroesophageal Flap Valve: Model Development and Correlation Validation Against High-Resolution Esophageal Manometry
Cette étude a développé et validé un modèle d'apprentissage profond basé sur ResNet-152 qui atteint une grande précision dans la notation automatique du sphincter œso-gastrique, démontrant une performance supérieure à celle des endoscopistes juniors et une corrélation significative avec les paramètres de la manométrie de haute résolution afin de soutenir le diagnostic et le traitement standardisés du RGO.