CADx と BASIC を使用した結腸直腸ポリープの光学診断の改善。

結腸直腸ポリープの光学的診断、つまり内視鏡医による生体内での組織学的特徴付けは、臨床内視鏡実践においてますます関心が高まっている。 最近の研究では、高度に選ばれた専門内視鏡医のグループでは光学診断の閾値が満たされていることが示されていますが、地域の内視鏡診療では同様ではありません。 光学診断を改善するために、画像強化技術と人工知能の使用が提案されています。

この観察研究では、最先端の機械学習手法と深層学習アーキテクチャを使用して、良性 CRP と (前) 悪性 CRP を区別するコンピューター支援診断 (CADx) システムを開発します。 開発には、HDWL および BLI イメージが使用されます。 CADx は、組織学をゴールドスタンダードとして使用してトレーニングされます。 CADx は、60 個の結腸直腸ポリープのセットを使用して外部的に検証されます。 この研究では、CADx を利用して結腸直腸ポリープの光学診断を改善できるかどうかを評価します。

さらに、内視鏡の専門家も初心者も光学的に結腸直腸ポリープを診断します。 最初の事前トレーニング段階では、内視鏡医が直観に基づいて結腸直腸ポリープを光学的に診断します。 その後、ポストトレーニング段階で、同じ一連の結腸直腸ポリープが臨床分類システムに基づいて光学的に診断されます。 BLI 腺腫鋸歯状国際分類 (BASIC)。 この研究では、結腸直腸ポリープの光学診断が専門家と非専門家の両方の BASIC の助けを借りて改善できるかどうかを評価します。