基于深度学习的人工智能技术在结直肠息肉性质鉴别中的应用
2021-11-30朱兴旺何英丽
世界华人消化杂志 2021年20期
关键词:检测
朱兴旺,严 俊,何英丽,刘 刚,李 汛
李汛,严俊,朱兴旺,兰州大学第一临床医学院 甘肃省兰州市 730000
李汛,严俊,甘肃省生物治疗与再生医学重点实验室 甘肃省兰州市730000
李汛,严俊,兰州大学医学院肿瘤防治中心 甘肃省兰州市 730000
李汛,严俊,甘肃省肝胆胰外科研究所 甘肃省兰州市 730000
李汛,严俊,何英丽,兰州大学第一医院普外科,甘肃省兰州市 730000
刘刚,兰州大学信息科学与工程学院 甘肃省兰州市 730000
0 引言
结直肠癌是临床最常见的恶性肿瘤之一,我国每年结直肠癌新发和死亡人数在全世界同期新发和死亡人数中所占比例逐年增长,结直肠癌也是明确可以从结肠镜筛查中获益且最宜开展筛查的癌症,据统计2017年中国结直肠癌新发病例约431951例,发病人数在28年间增长了203.5%[1,2].结肠镜检查能可视化、有效的检测出各种息肉包括:增生性息肉、腺瘤性息肉、肿瘤性息肉等,内镜下对腺瘤性息肉等癌前病变早发现,早切除,可防止结直肠癌的发生,显著降低结直肠癌的死亡率[3].
息肉的检出率(adenoma detection rate,ADR)是与结肠镜检查质量相关性最重要的指标,ADR每增加1%,相应间期结直肠癌发生率降低3%[4].内镜下结直肠息肉的识别与分类取决于内镜医师的经验,然而即使是经验丰富的内镜医师,长时间的结肠镜检查也会导致分析和诊断能力下降[5].随着人工智能技术(artificial intelligence,AI)的飞速发展,AI技术逐渐应用于临床,特别是在肠道检查中的应用,如:质量控制(automatic quality control system,AQCS)、结直肠息肉的识别、光学诊断等方面,可提高ADR并……
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