结肠镜检查过程的半监督质量评估
计算机视觉与模式识别
2024-03-14 v1
摘要
结肠镜检查是检测和切除息肉以预防结直肠癌的标准医疗技术。然而，消化内科医生（GI）在结肠镜检查中通常会漏掉约 25% 的息肉。这些漏诊高度依赖于操作者，受医生的技能、经验、警觉性和疲劳程度影响。标准质量指标，如退镜时间或盲肠插管率，已被证明与腺瘤检出率（ADR）高度相关。然而，这些指标在评估特定操作过程的质量方面能力有限，且未涉及与检查风格或技术相关的质量层面。在本工作中，我们设计了新颖的在线和离线质量指标，这些指标基于 ML 模型以无监督方式学习到的视觉外观质量标准。此外，我们将检测现有息肉的可能性评估为质量的函数，并以此证明所提指标与息肉检测敏感度高度相关。所提出的在线质量指标可用于为执行操作的 GI 提供实时质量反馈。通过在退镜阶段对局部指标进行积分，我们构建了一个全局的离线质量指标，该指标被证明与标准的每次结肠镜检查息肉数（PPC）质量指标高度相关。
引用
@article{arxiv.2305.10090,
title = {Semi-supervised Quality Evaluation of Colonoscopy Procedures},
author = {Idan Kligvasser and George Leifman and Roman Goldenberg and Ehud Rivlin and Michael Elad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.10090},
year = {2024}
}