Исследование искусственного интеллекта полипов

Предыстория Мы разрабатываем метод прогнозирования гистологии полипов на основе искусственного интеллекта (AIPHP) для автоматической классификации изображений узкоспектральной визуализации (NBI) с увеличением колоноскопических изображений для прогнозирования неопухолевой или неопластической гистологии полипов.

Цель Нашей целью было проанализировать точность гистологических прогнозов, основанных на классификации AIPHP и NICE, а также сравнить результаты двух методов.

Методы Мы исследовали колоректальные полипы, полученные от пациентов с колоноскопией, перенесших полипэктомию или эндоскопическую мукозэктомию. Полипы, обнаруженные с помощью колоноскопии в белом свете, затем наблюдали с помощью NBI при максимальном оптическом увеличении (60x). Полученные и сохраненные увеличительные изображения NBI были проанализированы параллельно по классификации NICE и по методу AIPHP. Патологические исследования также проводились без учета диагноза NICE и AIPHP. Наше программное обеспечение AIPHP основано на методе машинного обучения. Эта программа измеряет пять геометрических и цветовых характеристик эндоскопического изображения.