文献

J-GLOBAL ID：202202227055673623   整理番号：22A0177042

早期胃癌の予測におけるエキスパート内視鏡医と比較した深層学習システムとその侵入深さおよび分化状態(ビデオによる)【JST・京大機械翻訳】

Deep learning system compared with expert endoscopists in predicting early gastric cancer and its invasion depth and differentiation status (with videos)

著者 (34件)： Wu Lianlian (Department of Gastroenterology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wu Lianlian (Key Laboratory of Hubei Province for Digestive System Disease, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wu Lianlian (Hubei Provincial Clinical Research Center for Digestive Disease Minimally Invasive Incision, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wang Jing (Key Laboratory of Carcinogenesis and Translational Research (Ministry of Education), Endoscopy Center, Peking University Cancer Hospital and Institute, Beijing, China) ,  He Xinqi (Department of Gastroenterology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  He Xinqi (Key Laboratory of Hubei Province for Digestive System Disease, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  He Xinqi (Hubei Provincial Clinical Research Center for Digestive Disease Minimally Invasive Incision, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhu Yijie (Department of Gastroenterology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhu Yijie (Key Laboratory of Hubei Province for Digestive System Disease, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhu Yijie (Hubei Provincial Clinical Research Center for Digestive Disease Minimally Invasive Incision, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Jiang Xiaoda (Department of Gastroenterology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Jiang Xiaoda (Key Laboratory of Hubei Province for Digestive System Disease, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Jiang Xiaoda (Hubei Provincial Clinical Research Center for Digestive Disease Minimally Invasive Incision, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Chen Yiyun (School of Resources and Environmental Sciences of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wang Yonggui (School of Geography and Information Engineering, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Huang Li (Department of Gastroenterology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Huang Li (Key Laboratory of Hubei Province for Digestive System Disease, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Huang Li (Hubei Provincial Clinical Research Center for Digestive Disease Minimally Invasive Incision, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Shang Renduo (Department of Gastroenterology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Shang Renduo (Key Laboratory of Hubei Province for Digestive System Disease, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Shang Renduo (Hubei Provincial Clinical Research Center for Digestive Disease Minimally Invasive Incision, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Dong Zehua (Department of Gastroenterology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Dong Zehua (Key Laboratory of Hubei Province for Digestive System Disease, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Dong Zehua (Hubei Provincial Clinical Research Center for Digestive Disease Minimally Invasive Incision, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Chen Boru (Department of Gastroenterology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Chen Boru (Key Laboratory of Hubei Province for Digestive System Disease, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Chen Boru (Hubei Provincial Clinical Research Center for Digestive Disease Minimally Invasive Incision, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Tao Xiao (Department of Gastroenterology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Tao Xiao (Key Laboratory of Hubei Province for Digestive System Disease, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Tao Xiao (Hubei Provincial Clinical Research Center for Digestive Disease Minimally Invasive Incision, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wu Qi (Key Laboratory of Hubei Province for Digestive System Disease, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Yu Honggang (Department of Gastroenterology, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Yu Honggang (Key Laboratory of Hubei Province for Digestive System Disease, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China) ,  Yu Honggang (Hubei Provincial Clinical Research Center for Digestive Disease Minimally Invasive Incision, Renmin Hospital of Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： Gastrointestinal Endoscopy  (Gastrointestinal Endoscopy)
巻： 95  号： 1  ページ： 92-104.e3  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0185A  ISSN： 0016-5107  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,早期胃癌(EGC)診断の様々な側面をカバーする深部学習ベースシステムを開発し,検証することを目的とし,胃腫瘍の検出,EGCの同定,およびEGC浸潤深度と分化状態の予測を含む。ここでは,全国的人間-機械競争におけるリアルタイムビデオを用いて,エンドスコピストとシステムの最先端の比較を提供した。この多施設,前向き,リアルタイム,競合的比較,診断研究は,2020年6月9日から2020年11月17日まで北京大学癌病院で拡大狭帯域イメージング内視鏡検査を受けた連続患者を登録した。オフライン競争は,武漢,中国,および内視鏡技師で行われ,そして,システムは同時に患者のビデオを読んで,診断をした。一次転帰は,新生物の検出とEGC診断における感度であった。37のEGCと63の非癌病変を含む100のビデオを登録した;中国における19の行政区における44の病院からの46の内視鏡医は,競争に参加した。腫瘍を検出し,EGCを診断するためのシステムの感受性率は,それぞれ87.81%と100%であり,内視鏡技師より有意に高かった(83.51%[95%信頼区間[CI],81.23~85.79]と87.13%[95%CI,83.75~90.51])。EGC侵入深度と分化状態を予測するシステムの正確度率は,それぞれ78.57%と71.43%であり,内視鏡技師のそれらよりわずかに高かった(63.75%[95%CI,61.12~66.39]と64.41%[95%CI,60.65~68.16])。システムは,EGCの同定において内視鏡技師を上回り,ビデオにおけるEGC侵入深度と分化状態の予測において内視鏡技師と同程度であった。この深層学習ベースシステムは,臨床診療におけるEGC診断における内視鏡技師を支援する強力なツールである。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  浸潤 ,  感受性 ,  腫瘍 ,  *分化 ,  *録画装置 ,  侵入度 ,  胃腫瘍 ,  内視鏡検査
準シソーラス用語： *早期胃癌 ,  内視鏡技師 ,  *内視鏡医 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 消化器の腫よう  (GH04000D) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (8件)： 早期胃癌 ,  予測 ,  エキスパート ,  内視鏡医 ,  深層学習 ,  侵入深さ ,  分化 ,  ビデオ