コンピュータ支援によるポリープ切除の意思決定支援の開発

この研究プロジェクトは、1 ～ 20 mm の範囲の結腸直腸ポリープを除去するためのコンピューター ベースの意思決定支援 (CDS) ソリューションである CADp を開発することを目的としています。 調査員は、ポリープ切除手順のビデオおよび画像データセットを使用して、CADp モデルをトレーニングします。したがって、次の 5 つの特定のメトリックに基づいて、ポリープ切除手順のリアルタイム オーバーレイ ビデオ フィードバックを提供できます。1) ポリープ サイズの推定。 2) 形態および組織学の予測; 3) 現在のガイドラインに従って、ポリープの特徴、サイズ、および組織学に基づいた適切な切除付属品および技術的アプローチの提案。 4) セマンティック イメージ セグメンテーション テクノロジーに基づくイメージ オーバーレイ。病変の範囲とポリープ周囲の適切な切除縁の輪郭を示し、ポリープを完全に除去します。 5) このリスクを高める可能性のある残存ポリープ組織または不十分な切除マージンを特定するための切除後の分析。

研究者は、ライブのポリープ切除術から一連の画像とビデオ データを収集し、AI テクノロジの最近の進歩を活用してディープ ラーニング モデルをトレーニングします。 このデータセットは、スクリーニング、診断、またはサーベイランス大腸内視鏡検査を受ける成人 (45 ～ 80 歳) のコホートから前向きに取得されます。 CADp ソリューションをトレーニングするために、研究者は、切除後のマージン生検の収量を使用して、対応する切除状態の完全性を取得します。 データセットは、それぞれトレーニングと CADp テストの 2 つのグループに分けられます。