CROSSは、歯科・医療現場で働く方を対象に、良質な歯科医療情報の提供を目的とした会員制サイトです。日本語AIでPubMedを検索PubMedの提供する医学論文データベースを日本語で検索できます。Learning)を活用した機械翻訳エンジンにより、精度高く日本語へ翻訳された論文をご参照いただけます。我々は、バレット食道(BE)患者の早期新生物の内視鏡的検出を改善するために、臨床現場でのリアルタイム使用に適した深層学習型コンピュータ支援検出(CAD)システムを開発し、検証することを目的とした。(BE).方法:5つの独立した内視鏡データセットを用いて、ハイブリッドResNet-UNetモデルCADシステムを開発した。すべての腸管セグメントから収集した494,364枚のラベル付き内視鏡画像を用いてプレトレーニングを行った。次に、669人の患者から得られた、BEおよび非形成性BEの早期新生物を厳密に確認した1704枚のユニークな食道高解像度画像を使用した。システム性能は、データセット4と5を使用して評価した。データセット5は、CADシステムの性能をベンチマークするために、4カ国の幅広い経験を持つ53名の一般内視鏡医によって採点された。組織病理所見と合わせて、データセット2~5の早期新生物を含む画像のスコアリングでは、複数の専門家による新生物の位置と範囲の詳細な定義が行われ、その評価がセグメンテーションの根拠となった。segmentation.結果:CADシステムは、画像に新生物を含むか非形成性BEを含むかを、精度89%、感度90%、特異度88%で分類した(データセット4、80人の患者と画像)。データセット5(80人の患者と画像)では、CADシステムと一般内視鏡医との比較では、精度88%対73%、感度93%対72%、特異度83%対74%であった。53名の中でも高い精度を達成しており、同程度の描出能力を有していた。CADによる新生物の領域の境界線は、データセット4および5で検出されたすべての新生物において、BEの専門家による境界線と重複していた。CADシステムは、検出された新生物の生検に最適な部位を97%と92%の症例で特定した(データセット4と5)。respectively).結論:我々は、BE患者の新生物を一次検出するための深層学習型コンピュータ支援システムを開発し、検証し、ベンチマークを行った。このシステムは、高精度でほぼ完璧な新生物の検出を可能にした。オランダ国家試験レジストリ、番号。運営会社コーポレートサイト。