대장내시경의 새로운 내시경 특징과 다양한 강직도 분석: 전향적 무작위 임상시험 (ELUFIBLI)

BLI(Blue Light Imaging)를 이용한 대장 용종의 컴퓨터 기반 분류 및 감별

목적

최근 연구에 따르면 Fuji Intelligent Color Enhancement(FICE)의 협대역 영상(NBI)을 사용한 광학 색소내시경 검사는 종양성 및 비종양성 대장 폴립을 구별하기 위한 강력한 진단 도구입니다. LCI(Linked Color Imaging) 및 BLI(Blue Laser Imaging)는 최근 개발된 내시경 검사에 사용되는 두 가지 새로운 이미징 시스템입니다. BLI는 NBI의 한계를 보완하기 위해 개발되었습니다. BLI는 소화 점막의 밝은 이미지를 보여주므로 미세 구조와 미세 혈관 구조를 모두 자세히 시각화할 수 있습니다. 후지필름 고유의 4-LED(발광 다이오드) Multi Light™ 기술로 구동되는 ELUXEO™ 내시경 시스템은 광도 및 전자 색소내시경 이미징의 새로운 표준을 설정합니다. 4개의 서로 다른 파장을 결합하고 통합 광원에서 생성된 광 스펙트럼에서 강화된 특정 적용을 통해 이 기술을 사용하면 3가지 이미징 모드 White Light, Blue Light Imaging(BLI) 및 Linked Color Imaging(LCI) 사이를 쉽게 전환할 수 있습니다. BLI(Blue Light Imaging)는 410nm LED가 협대역 이미징과 유사하게 혈관 미세 구조를 시각화하고 450nm가 여기에 의해 백색광을 제공하기 때문에 이미지 강화 전자 색소내시경을 위한 새로운 시스템입니다. 최근 발표된 3건의 보고서에 따르면 청색광 이미징을 사용한 폴립 특성화의 진단 능력은 협대역 이미징과 비교할 때 유리합니다. 청색광 이미징을 사용한 컴퓨터 지원 폴립 특성화와 관련하여 현재까지 공개된 데이터는 없습니다.

현재 연구의 목적은 구덩이 패턴과 혈관 형성 특징을 기반으로 작은 대장 용종의 자동 분류를 위한 컴퓨터 기반 방법을 개발하고 평가하는 것입니다. 이 전향적 연구에서는 크기가 10mm 이하인 폴립을 최대 1000개까지 감지하고 줌 BLI 대장내시경으로 만든 웹 기반 사진 데이터베이스에 저장해야 합니다. 이 용종을 영상화한 후 조직학적 분석을 위해 제거했습니다. 폴립 이미지는 새로 개발된 딥 러닝 컴퓨터 알고리즘으로 분석되었습니다. 제안된 컴퓨터 기반 방법은 그림 주석, 전처리, 혈관 분할, 특징 추출 및 분류, 매개변수화, 마지막으로 다중 신경층 알고리즘의 훈련 및 테스트의 여러 단계로 구성됩니다. 딥 러닝 자동 분류(민감도, 특이도, 음성 예측값, 양성 예측값 및 정확도)의 결과를 조직학적 황금 표준에 눈이 먼 인간 관찰자의 결과와 비교했습니다.

크기가 10mm 미만인 상태 대장 폴립

연구 유형:

관찰

연구 설계:

관찰 모델: 코호트 시간 관점: 예상

공식 명칭:

Fujifilm Blue Light Imaging(BLI)을 사용한 대장 용종의 컴퓨터 기반 분류 및 감별

LCI(Linked Color Imaging) 및 BLI(Magnifying Blue Laser Imaging)는 최근 개발된 내시경 검사에 사용되는 두 가지 새로운 이미징 시스템입니다. 새로 개발된 LCI 시스템(FUJIFILM Co.)은 BLI 기술을 기반으로 백색 레이저 광과 결합된 단파장 협대역 레이저 광을 사용하여 선명하고 밝은 내시경 이미지를 생성합니다. LCI는 빨간색 영역을 더 붉게 표시하고 흰색 영역을 더 희게 표시합니다. 따라서 점막의 약간의 색상 차이를 더 쉽게 인식할 수 있습니다. 본 연구의 목적은 결장에 대한 일반적인 백색광 대신 결장의 LCI를 사용하는 것이 편평한 종양 병변, 측면으로 퍼지는 종양, 작은 유경 선종 및 톱니 모양의 폴립의 탐지를 향상시킬 것인지 여부를 결정하는 것입니다. 용종은 제거된 후 현미경으로 보았을 때 모양 때문에 톱니형이라고 합니다. 그들은 직장에서 멀리 떨어진 결장의 높은 곳에 위치하는 경향이 있습니다. 그것들은 전암성 폴립의 한 유형으로 분명히 나타났으며 LCI를 사용하면 표준 백색광으로는 보기가 매우 어려울 수 있으므로 더 쉽게 볼 수 있습니다.