Исследования в области эндоскопической прецизионной биопсии. (REPB)

Колоректальная аденома — распространенное и часто встречающееся заболевание в гастроэнтерологии. С непрерывным прогрессом оборудования для колоноскопии и постепенным улучшением эндоскопических принадлежностей, особенно с развитием хромоэндоскопии и эндоскопии с увеличением. Наблюдение за структурой поверхности и морфологией капилляров колоректальных аденом позволяет выполнить оптическую биопсию. В настоящее время в клинической эндоскопической диагностике колоректальных заболеваний чаще всего используется биопсия под контролем колоноскопии, а дальнейшие варианты лечения определяются на основании патологических результатов биопсии. Проблема в том, что патологический диагноз некоторых предоперационных биоптатов не полностью согласуется с патологическим диагнозом послеоперационных крупных образцов. Предыдущие исследования показали, что точность патологического диагноза при предоперационной биопсии составляет всего 66-75%, поэтому существует определенная степень субъективности в том, чтобы полагаться исключительно на биопсию в белом свете при колоноскопии. Основываясь на предыдущей работе, исследовательская группа первоначально создала интеллектуальную модель распознавания для классификации колоректальной аденомы (интраэпителиальная неоплазия низкой степени, интраэпителиальная неоплазия высокой степени) и сформировала колоректальную аденому определенного размера с аннотированным набором данных эндоскопического изображения. Используя алгоритм YOLO-V4 в рамках Darknet для обучения системы искусственного интеллекта (ИИ), которая специально предназначена для распознавания и диагностики аденомы, ее точность достигла более 90%. Это исследование направлено на увеличение размера выборки на основе предыдущей работы и дальнейшее повышение точности классификации и диагностики системы ИИ, чтобы помочь эндоскописту выполнить прицельную биопсию и повысить точность предоперационной биопсии.