リスク層化および治療応答モニタリングのためのBarrett食道の人工知能駆動リアルタイム3D表面定量化【JST・京大機械翻訳】

Ali, S.; Bailey, A.; East, J. E.; Leedham, S. J.; Haghighat, M.; Investigators, T.; Lu, X.; Rittscher, J.; Braden, B.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205043633401 整理番号：22P0270544

リスク層化および治療応答モニタリングのためのBarrett食道の人工知能駆動リアルタイム3D表面定量化【JST・京大機械翻訳】

Artificial intelligence-driven real-time 3D surface quantification of Barrett's oesophagus for risk stratification and therapeutic response monitoring

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発行年： 2020年10月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月06日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

【背景とAIMSBarretts上皮測定は,広く受け入れられたPrague C&M基準を用いて,高度にオペレータに依存する。内視鏡ビデオから3DのBarretts領域の表面を再構成することにより,C&Mスコアを自動的に測定する新しい方法論を提案した。この3D再構成は,拡張視野を提供し,また,島を含むBarretts面積を正確に定量化することを可能にする。ファントムからの抽出測定の精度を評価し,それらの臨床的有用性を実証した。【方法】高度深層学習技術を用いて,標準内視鏡ビデオを3D表面モデルに写像するのに必要な深さとカメラ姿勢のための推定器を設計した。Barretts領域を分割し,胃食道接合部(GEJ)の位置を配置することにより,C&MスコアとBarretts食道領域(BOA)を測定した。専門家の内視鏡技師によって記録された98人の患者から,目的に作られた3D印刷食道ファントムと高解像度ビデオを用いた実験を,検証のために使用する。【結果】内視鏡ファントムビデオデータは,C&Mおよび島測定に対して,限界{+/-}1.8mm平均偏差で,95%の精度を示し,一方,BOAに対しては,地上-トラス測定と比較して,{+/-}1.1cm ̄2平均偏差で,ほぼ93%の精度を達成した。患者データに関して,著者らのシステムによって提供されたC&M測定は,専門家の上部GI内視鏡技師によって提供された基準と一致した。【結論】提案方法は,高精度で自動的にPrague C&Mスコアを抽出するのに適している。全Barretts面積の正確な測定を提供することは,リスク層別化と治療応答の評価のための新しい機会を提供する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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