Investigación en Biopsia Endoscópica de Precisión. (REPB)

El adenoma colorrectal es una enfermedad frecuente y frecuente en gastroenterología. Con el avance continuo de los equipos de colonoscopia y la mejora paulatina de los accesorios endoscópicos, especialmente el desarrollo de la cromoendoscopia y la endoscopia de aumento. La observación de la estructura superficial y la morfología capilar de los adenomas colorrectales puede realizar biopsia óptica. Actualmente, la mayoría de los diagnósticos endoscópicos clínicos de enfermedades colorrectales son biopsias bajo colonoscopia, y las opciones de tratamiento adicionales se determinan en función de los resultados patológicos de la biopsia. El problema es que el diagnóstico patológico de algunas biopsias preoperatorias no es completamente consistente con el diagnóstico patológico de muestras grandes postoperatorias. Estudios anteriores han encontrado que la tasa de precisión del diagnóstico patológico de la biopsia preoperatoria es solo del 66-75%, por lo que existe un cierto grado de subjetividad al confiar únicamente en la biopsia con luz blanca de la colonoscopia. Basándose en el trabajo anterior, el equipo de investigación estableció inicialmente un modelo de reconocimiento inteligente para la clasificación del adenoma colorrectal (neoplasia intraepitelial de bajo grado, neoplasia intraepitelial de alto grado) y formó un adenoma colorrectal de cierto tamaño con un conjunto de datos de imágenes endoscópicas anotadas. Usando el algoritmo YOLO-V4, bajo el marco de Darknet, para entrenar un sistema de inteligencia artificial (IA) que específicamente para el reconocimiento y diagnóstico de adenomas, su tasa de precisión ha alcanzado más del 90%. Este estudio tiene la intención de aumentar el tamaño de la muestra en función del trabajo anterior y mejorar aún más la precisión de la clasificación y el diagnóstico del sistema de IA, a fin de guiar al endoscopista para realizar una biopsia dirigida y mejorar la precisión de la biopsia preoperatoria.