到目前为止，胶囊内窥镜检查表现出比传统的内窥镜手术在筛查自2001年以来的肠道病理学和疾病中的培育中的依从性更大。虽然最重要的里程碑仍然是自动的病理评估和本地化，但实现最终目标的一个关键步骤仍然是优化自动图像质量增强与病理检测技术。

这一特别问题旨在巩固原始的研究贡献，该贡献建议新的 - 或优化胶囊内窥镜检查的现有自动图像质量增强和病理检测技术。基于机器学习的技术优化自动胶囊内窥镜检查，图像质量增强和病理检测特别欢迎。回顾描述了基于机器学习技术的现有状态的文章，用于胶囊内窥镜检查的自动病理学评估和本地化的技术。

潜在主题包括但不限于以下内容：

• 基于机器学习的自动病理检测优化
• 机器学习自动色彩增强
• 插值和分数运动估计
• 用于图像分辨率增强的机器学习
• 机器学习自动图像质量优化