Pesquisa em Biópsia de Precisão Endoscópica. (REPB)

O adenoma colorretal é uma doença comum e frequente em gastroenterologia. Com o progresso contínuo dos equipamentos de colonoscopia e a melhoria gradual dos acessórios endoscópicos, especialmente o desenvolvimento da cromoendoscopia e da endoscopia com magnificação. A observação da estrutura da superfície e da morfologia capilar dos adenomas colorretais pode realizar a biópsia óptica. Atualmente, a maioria dos diagnósticos endoscópicos clínicos de doenças colorretais é feita por biópsia sob colonoscopia, e outras opções de tratamento são determinadas com base nos resultados patológicos da biópsia. O problema é que o diagnóstico patológico de algumas biópsias pré-operatórias não é totalmente consistente com o diagnóstico patológico de grandes espécimes pós-operatórios. Estudos anteriores descobriram que a taxa de precisão do diagnóstico patológico da biópsia pré-operatória é de apenas 66-75%, portanto, há um certo grau de subjetividade em confiar apenas na biópsia de luz branca da colonoscopia. Com base no trabalho anterior, a equipe de pesquisa estabeleceu inicialmente um modelo de reconhecimento inteligente para classificação de adenoma colorretal (neoplasia intraepitelial de baixo grau, neoplasia intraepitelial de alto grau) e formou um adenoma colorretal de um determinado tamanho com conjunto de dados de imagens endoscópicas anotadas. Usando o algoritmo YOLO-V4, sob a estrutura Darknet, para treinar um sistema de inteligência artificial (IA) que especificamente para reconhecimento e diagnóstico de adenoma, sua taxa de precisão atingiu mais de 90%. Este estudo pretende aumentar o tamanho da amostra com base no trabalho anterior e melhorar ainda mais a precisão da classificação e diagnóstico do sistema AI, de modo a orientar o endoscopista a realizar biópsia direcionada e melhorar a precisão da biópsia pré-operatória.