Nøyaktighet av datastøttet (CADx) system i sanntidskarakterisering av kolorektale ulcerative sykdommer

I den første retrospektive studiefasen er vårt primære mål å utvikle og validere et CADx-system. Endoskopiske bilder og videoer vil bli hentet fra eksisterende database i studiesentrene (Nanfang sykehus). For hvert kolorektal sår vil forskjellige endoskopiske visninger bli fanget opp. Relevant demografisk baseline, laboratorierapporter, bildediagnostikkrapporter, endoskopirapporter og histopatologiske resultater vil bli samlet inn for analyse. Plasseringen, størrelsen og morfologien til hver tykktarmslesjon vil bli registrert. Diagnosen av all kolorektal ulcerøs sykdom ble grundig evaluert av uavhengige patologer og gastroenterologer. I vår studie vil vi fokusere på følgende undertyper av kolorektale ulcerøse lesjoner:

1)kolorektal kreft (CA);2)Crohns sykdom (CD);3)Ulcerøs kolitt (UC);4)tarmtuberkulose (ITB);5) iskemisk kolitt (IC).

Alle data vil bli avidentifisert før sentral behandling for å sikre konfidensialitet. Et prosjektspesifikt serienummer vil bli brukt for å representere hvert enkelt fag. Alle kliniske data og avidentifiserte endoskopiske bilder vil bli holdt konfidensielt og vil ikke bli delt med noen tredjepart.

En opplæringskohort vil bli utviklet fra flertallet av de inkluderte casene, etterfulgt av en valideringskohort med de resterende casene. De endoskopiske bildene og videoene vil bli forberedt for å trene det kronglete nevrale nettverket og tilbakevendende nevrale nettverket ved å velge passende regioner av interesse (ROI). Flere ROI innenfor samme kolorektale ulcerøs sykdom vil bli samlet inn for å redusere seleksjonsbias. Annotering og validering av endoskopiske bilder vil bli utført av forskningsteamet. Bildene vil bli ytterligere segmentert i fliser av samme størrelse for videre behandling. Dyplæringsalgoritmer vil bli brukt for å lære og trekke ut funksjoner på bilde- og videodata. Vi vil utvikle det tilbakevendende konvolusjonsnettverket for å utnytte den komplementære informasjonen til visuelle og tidsmessige funksjoner hentet fra videoen. Valideringsdata lages også under samme prinsipp som muliggjør kryssvalidering for modellnøyaktighet.

I den andre prospektive fasen av studien tar vi sikte på å sammenligne den diagnostiske nøyaktigheten mellom CADx-systemet, ekspertendoskopister og juniorendoskopister. Et sett med testbilder og videoer vil bli samlet inn prospektivt fra andre fag, i henhold til de tidligere kvalifikasjonskriteriene, etterfulgt av tilfeldig tildeling av datamaskingenerert sekvens.

To ekspertendoskopister (med mer enn 5 års erfaring innen koloskopi og totalt antall prosedyrer over 1000) og to juniorendoskopister (med mindre enn 3 års erfaring innen koloskopi og totalt antall prosedyrer mindre enn 500), som er blindet for det endelige diagnostiske resultatet, vil bli invitert til å klassifisere testsettets bilder og videoer i henhold til de forhåndsdefinerte undertypene. Alle endoskopister vil vurdere testsettets data uavhengig i sanntidsbasis. På den annen side vil CADx-systemet skanne testsettets bilder og videoer uavhengig. Forutsigelsen av undertyper av sår vil bli registrert. Den formelle diagnostiske rapporten etter evaluering av uavhengige patologer og gastroenterologer vil bli sett på som grunnsannheten.