人工智能息肉组织学预测

背景：

息肉切除术或早期结直肠肿瘤性病变 (息肉) 的结肠镜检查是一种经过验证且被广泛接受的降低结直肠癌死亡率的方法。

在内窥镜下切除结肠直肠息肉之前预测组织学对于小型 (1-5mm) 和小型 (6-10mm) 息肉尤其有用。

使用窄带成像 (NBI) 技术和 NBI 国际结直肠内窥镜 (NICE) 分类评估结直肠息肉有助于在内窥镜检查期间预测组织学。但是，基于 NBI 和放大的息肉组织学预测需要培训和内窥镜经验。 而且，最终的客观诊断仍然需要组织学检查。

因此，我们一直在开发基于人工智能的息肉组织学预测（AIPHP）软件，以自动评估放大的 NBI 结肠镜图像，针对息肉的组织学预测。

材料和方法：

我们计划检查从患者身上获得的 1200 个结直肠息肉。 息肉将通过传统的息肉切除术或粘膜切除术切除。内窥镜手术和组织学检查在参与医院进行。 将使用奥林巴斯 EXERA III CFHQ190I（奥林巴斯，日本东京）高分辨率 NBI 结肠镜进行结肠镜检查，提供 65 倍的光学放大倍数。 结直肠息肉将首先通过高清结肠镜检查然后通过 NBI 在光学最大放大倍数 (65x) 下进行检测。 所有研究过的息肉都将进行照片记录。 存储的NBI照片通过NICE分类和AIPHP并行系统进行分析。

组织学检查方法：

我们使用 WHO 结直肠息肉分类。 两类分类将考虑增生性或肿瘤性（（SSL、管状或绒毛状腺瘤和浸润性腺癌）。

AIPHP软件系统：

AIPHP软件基于息肉的血管形态和颜色进行分类。AIPHP软件开发的主要步骤如下：1）特征向量计算2）分类器模块训练3）AIPHP分类器测试。 我们的 AIPHP 软件将使用五个功能。