실시간 기반 인공지능을 이용한 증강된 방광종양 검출 (Bladder-PAD)

오늘날 방광 종양의 진단 및 모니터링을 위한 표준은 방광 내시경 검사입니다. 이 시험의 성능은 완벽하지 않습니다. 인공 지능을 기반으로 하는 이 작업을 통해 연구자들은 환자 치료를 개선하기 위해 보완적인 진단 도구와 내시경을 결합하기를 원합니다. 주요 목표는 진단 방광 매핑(높은 PPV 및 VPN, 고정밀)(1차 목적 진단)의 새로운 표준을 부과하여 방광 종양 치료 또는 추적 환자의 진단 오류/방황을 줄이는 것입니다. 두 번째 목표는 병변의 설명 부분을 균질화 및 체계화하고 AI를 사용하여 종양의 공격성을 더 잘 특성화하는 것입니다. 최종 목표는 방광 종양의 치료 관리(관찰자 간 이질성 수정)를 개발하고 표준화하는 데 필수적인 새로운 정밀 도구(진단 동반자)를 검증하는 것입니다.

이 프로젝트에서는 먼저 Next Cloud Recherche에서 호스팅되는 방광경 검사 비디오 데이터 세트에서 비디오 프레임을 추출합니다. 선택된 의료 이미지는 특징을 얻기 위해 특징 감지 알고리즘이 있는 사전 훈련된 CNN 모델을 사용하여 분할 및 분석됩니다.

데이터는 환자 및 병변 수준 모두에서 분석됩니다. 이 연구는 방광 종양 검출에 대한 Bladder-PAD 정확도와 재발 및 진행의 ​​종양 위험을 예측하는 능력을 평가할 것입니다.