基于深度学习的内镜下胃黏膜多病灶辅助识别系统

目的开发一套基于深度学习的内镜下胃黏膜多病灶辅助识别系统并评估其识别胃黄斑瘤、糜烂、息肉、黏膜下隆起4种病灶的有效性。方法收集武汉大学人民医院消化内镜中心7388张图像作为训练与验证集,另筛选出900张图像作为测试集1;收集连续患者资料,筛选出1240张图像作为测试集2;收集另5家医院连续患者资料,筛选出6536张图像作为测试集3。分别在测试集1~3中评估该系统识别病灶效能和稳定性。结果系统在测试集1中诊断胃黄斑瘤、糜烂、息肉、黏膜下隆起的灵敏度分别为81.33%、88.00%、84.00%、88.67%,特异度分别为99.33%、93.11%、95.11%、93.11%,准确度分别为94.83%、91.83%、92.33%、92.00%;系统在测试集2、测试集3中诊断胃内4类病灶的综合准确度分别为82.39%、87.92%。结论人工智能系统对胃黄斑瘤、糜烂、息肉和黏膜下隆起具有良好的辅助诊断能力,可辅助内镜医师提高胃镜检查的质量。

内镜人工智能诊断辅助系统对胃局灶性病变检出的应用(含视频)

目的构建一个基于YOLO v3算法的实时人工智能诊断辅助系统,并评估其在胃镜检查中对胃局灶性病变检出的能力。方法回顾性收集武汉大学人民医院消化内镜中心2019年6—11月胃镜检查的白光内镜图像5488张(有、无胃局灶性病变的图像分别为2733张、2755张)及2020年5—6月期间92例行胃镜检查的受试者视频资料中288168个清晰胃帧用于人工智能辅助系统测试;前瞻性收集2020年7月6日—11月27日及2021年5月6日—8月2日于武汉大学人民医院消化内镜中心接受胃镜检查的3997例受检者的视频资料用于评估人工智能辅助系统在实际临床应用中的性能。当人工智能辅助系统识别到异常病灶时,以蓝色方框圈出病灶进行提示。对人工智能辅助系统识别胃局灶性病变的能力及其出现假阳性和假阴性的频率和原因进行统计分析。结果图像测试集中,人工智能辅助系统“提示病灶”的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为92.3%(5064/5488)、95.0%(2597/2733)、89.5%(2467/2755)、90.0%(2597/2885)和94.8%(2467/2603)。视频测试集中,人工智能辅助系统“提示病灶”的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为95.4%(274792/288168)、95.2%(109727/115287)、95.5%(165065/172881)、93.4%(109727/117543)和96.7%(165065/170625)。临床应用中,人工智能辅助系统对胃局灶性病变的检出率为93.0%(6830/7344)。共漏检胃局灶性病变514处,主要原因为微小糜烂灶(48.8%,251/514)、微小黄斑瘤(22.8%,117/514)和小息肉(21.4%,110/514)。平均每例上消化道内镜检查中,人工智能辅助系统的假阳性个数为2(1,4)个,主要原因为正常黏膜皱襞(50.2%,5635/11225)、气泡和黏液(35.0%,3928/11225)、胃底液体(9.1%,1021/11225)。结论在胃镜检查过程中应用人工智能辅助系统有助于胃局灶性病变的检出。

基于人工智能的白光内镜下胃瘤性病变辅助诊断系统研究

目的评估基于人工智能的上消化道内镜影像辅助诊断系统(以下简称ENDOANGEL-LD)在白光下诊断胃病变和胃瘤性病变的效能。方法使用图片测试集和视频测试集分别测试ENDOANGEL-LD的诊断能力。图片测试集来自2019年6月-2019年9月武汉大学人民医院191例患者的805张胃病变(300张胃瘤性病变、505张非瘤性病变)图片和990张正常胃对照图片;视频测试集来自2020年11月-2021年4月武汉大学人民医院存储的78例患者的83个病灶视频(38个胃瘤性病变和45个非瘤性病变)。计算ENDOANGEL-LD诊断图片测试集的准确率、灵敏度和特异度等指标。比较ENDOANGEL-LD与4名内镜专家在视频测试集中诊断胃瘤性病变的准确率、灵敏度和特异度。结果在图片测试集中, ENDOANGEL-LD诊断胃病变的准确率、灵敏度和特异度分别为93.9%(1 685/1 795)、98.0%(789/805)和90.5%(896/990);诊断胃瘤性病变的准确率、灵敏度和特异度分别为88.7%(714/805)、91.0%(273/300)和87.3%(441/505)。在视频测试集中, ENDOANGEL-LD和4名专家总体诊断胃瘤性病变的准确率分别为81.9%(68/83)和72.0%(239/332), 灵敏度分别为100.0%(38/38)和 85.5%(130/152), 特异度分别为66.7%(30/45)和 60.6%(109/180)。ENDOANGEL-LD的灵敏度优于4名专家(χ^(2)=6.220, P=0.013), 准确率(χ^(2)=3.408, P=0.065)和特异度(χ^(2)=0.569, P=0.451)与4名专家相当。结论 ENDOANGEL-LD辅助诊断系统能够准确检测出胃病变并进一步诊断出胃瘤性病变, 可在临床工作中辅助内镜医师。