结肠镜检查新内镜特征和可变刚度分析：前瞻性随机试验 (ELUFIBLI)

使用蓝光成像 (BLI) 对结直肠息肉进行基于计算机的分类和鉴别

目的

最近的研究表明，富士智能彩色增强 (FICE) 的窄带成像 (NBI) 光学色素内镜是区分肿瘤性和非肿瘤性结直肠息肉的有力诊断工具。 联动彩色成像（LCI）和蓝色激光成像（BLI）是最近开发的两种用于内窥镜检查的新成像系统。 BLI 的开发是为了弥补 NBI 的局限性。 BLI 显示消化粘膜的明亮图像，使微结构和微血管系统的详细可视化成为可能。 ELUXEO™ 内窥镜系统采用 Fujifilm 独特的 4-LED（发光二极管）Multi Light™ 技术，在光强度和电子色素内窥镜成像方面树立了新标准。 通过结合四种不同的波长和由集成光源产生的光谱增强的特定应用，该技术允许在白光、蓝光成像 (BLI) 和联动彩色成像 (LCI) 三种成像模式之间轻松切换。 蓝光成像 (BLI) 是一种用于图像增强电子色素内窥镜检查的新系统，因为 410 nm LED 可视化血管微结构，类似于窄带成像，而 450 nm 通过激发提供白光。 根据最近发表的三份报告，使用蓝光成像进行息肉表征的诊断能力优于窄带成像。 迄今为止，没有关于使用蓝光成像进行计算机辅助息肉表征的公开数据。

本研究的目的是开发和评估一种基于计算机的方法，用于根据凹坑模式和血管化特征对小结直肠息肉进行自动分类。 在这项前瞻性研究中，应检测多达 1000 个大小为 10 毫米或更小的息肉，并将其存储在我们通过 zoom BLI 结肠镜检查制作的基于网络的图片数据库中。 这些息肉被成像并随后被移除以进行组织学分析。 通过新开发的深度学习计算机算法分析息肉图像。 所提出的基于计算机的方法包括几个步骤：图片注释、预处理、血管分割、特征提取和分类、参数化，最后训练和测试多个神经层算法。 将深度学习自动分类的结果（敏感性、特异性、阴性预测值、阳性预测值和准确性）与对组织学金标准视而不见的人类观察者的结果进行比较。

小于 10 毫米的结直肠息肉

研究类型：

观察性的

学习规划：

观察模型：队列时间视角：前瞻性

官方名称：

使用 Fujifilm 蓝光成像 (BLI) 对结直肠息肉进行基于计算机的分类和鉴别

联动彩色成像（LCI）和放大蓝色激光成像（BLI）是最近开发的两种用于内窥镜检查的新成像系统。 新开发的LCI系统（FUJIFILM Co.）在BLI技术的基础上，通过使用短波长窄带激光结合白色激光，创建清晰明亮的内窥镜图像。 LCI 使红色区域显得更红，白色区域显得更白。 因此，更容易识别粘膜颜色的细微差异。 本研究的目的是确定使用结肠 LCI，而不是结肠上通常的白光，是否会提高扁平肿瘤病变、横向扩散肿瘤、小的带蒂腺瘤和锯齿状息肉的检测。 息肉之所以被称为锯齿状，是因为它们在被切除后在显微镜下的外观。 它们往往位于结肠的高处，远离直肠。 它们已被明确证明是一种癌前息肉，使用 LCI 可能会使它们更容易看到，因为使用标准白光很难看到它们。