After constructing the CNN using th

After constructing the CNN using the training image set, we evaluated the performance through the test image set. When the CNN detected a lesion of gastric cancer from the input data of test images, the CNN outputted a disease name(early or advanced gastric cancer) and its position. A detected lesion was displayed with a yellow rectangular frame on the endoscopic images (Fig. 1).

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利用训练图像集构建CNN后，我们评估通过测试图像集的性能。当检测到CNN胃癌的病变从测试图像的所述输入数据，所述输出的CNN的疾病名称（早期或晚期胃癌）和其位置。甲检测到的病变，用在内窥镜图像（图1）的黄色矩形框显示。

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使用训练图像集构建CNN后，通过测试图像集对性能进行了评价。当CNN从测试图像的输入数据中检测到胃癌的病变时，CNN输出了一个疾病名称（早期或晚期胃癌）及其位置。内窥镜图像上显示了一个黄色矩形框架，显示检测到的病变（图1）。 ...

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利用训练图像集构建CNN后，通过测试图像集对其性能进行评估。当CNN从测试图像的输入数据中检测到胃癌病变时，CNN输出疾病名称（早期或晚期胃癌）及其位置。在内镜图像上用黄色矩形框显示检测到的病变（图1）。<br>

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