Точность компьютерной системы (CADx) при определении характеристик колоректальных язвенных заболеваний в режиме реального времени

На первом ретроспективном этапе исследования нашей основной целью является разработка и проверка системы CADx. Эндоскопические фотографии и видео будут получены из существующей базы данных в исследовательских центрах (больница Наньфан). Для каждой колоректальной язвы будут получены различные эндоскопические снимки. Для анализа будут собраны соответствующие исходные демографические данные, лабораторные отчеты, отчеты о визуализации, отчеты эндоскопии и результаты гистопатологии. Местоположение, размер и морфология каждого поражения толстой кишки будут записаны. Диагноз всех колоректальных язвенных заболеваний всесторонне оценивался независимыми патологами и гастроэнтерологами. В нашем исследовании мы сосредоточим внимание на следующих подтипах колоректальных язвенных поражений:

1) колоректальный рак (КР); 2) болезнь Крона (БК); 3) язвенный колит (ЯК); 4) туберкулез кишечника (ИТК); 5) ишемический колит (ИК).

Все данные будут обезличены перед центральной обработкой для обеспечения конфиденциальности. Серийный номер конкретного проекта будет использоваться для обозначения каждого отдельного предмета. Все клинические данные и обезличенные эндоскопические изображения будут храниться в тайне и не будут переданы третьим лицам.

На основе большинства включенных случаев будет создана обучающая когорта, за которой последует проверочная когорта с оставшимися случаями. Эндоскопические изображения и видео будут подготовлены для обучения извилистой нейронной сети и рекуррентной нейронной сети путем выбора соответствующих областей интереса (ROI). Будет собрано несколько ROI в рамках одного и того же язвенного заболевания прямой кишки, чтобы уменьшить систематическую ошибку отбора. Аннотация и проверка эндоскопических изображений будет выполняться исследовательской группой. Изображения будут дополнительно сегментированы на плитки одинакового размера для дальнейшей обработки. Алгоритмы глубокого обучения будут применяться для изучения и извлечения функций изображений и видеоданных. Мы разработаем рекуррентную сверточную сеть, чтобы использовать дополнительную информацию о визуальных и временных характеристиках, извлеченную из видео. Данные проверки также создаются по тому же принципу, который обеспечивает перекрестную проверку точности модели.

На втором проспективном этапе исследования мы стремимся сравнить точность диагностики между системой CADx, экспертами-эндоскопистами и младшими эндоскопистами. Набор тестовых изображений и видео будет проспективно собран у других субъектов в соответствии с предыдущими критериями отбора, после чего будет случайным образом распределена сгенерированная компьютером последовательность.

Два врача-эксперта-эндоскописта (со стажем колоноскопии более 5 лет и общим количеством процедур более 1000) и два младших врача-эндоскописта (со стажем работы в колоноскопии менее 3 лет и общим количеством процедур менее 500), которые не зная окончательного результата диагностики, ему будет предложено классифицировать изображения и видео тестового набора в соответствии с заранее определенными подтипами. Все эндоскописты будут оценивать данные тестового набора независимо в режиме реального времени. С другой стороны, система CADx будет сканировать изображения и видео тестового набора независимо. Будет записан прогноз подтипов язвы. Официальный диагностический отчет после оценки независимыми патологами и гастроэнтерологами будет считаться истинной истиной.