基于深度卷积神经网络的小肠胶囊内镜智能辅助系统识别小肠出血

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目的

验证基于深度卷积神经网络(DCNN)的小肠胶囊内镜智能辅助系统识别、诊断小肠出血的能力。

方法

通过ESView平台收集1 970例患者的158 235张小肠胶囊内镜检查图像(其中包括165例小肠出血患者的3 765张图像),用于基于DCNN的小肠胶囊内镜智能辅助系统的训练阶段。在验证阶段,用100例小肠出血患者(活动性出血10例、血痂病例31例、黏膜下出血59例)的图像验证该系统识别、诊断小肠出血的能力。

结果

基于DCNN的小肠胶囊内镜智能辅助系统的阅片系统可识别小肠出血病灶,并在原胶囊内镜图像上标注;该系统可以显示并标注同一出血病灶的多张图像和同1张图像内多个不同出血病灶;阅片医师利用该系统对100例小肠出血图像的平均阅片时间为(5.23±1.31) min/例,对小肠出血诊断的灵敏度达99.00% (95%CI 93.76%~99.95%)。

结论

基于DCNN的小肠胶囊内镜智能辅助系统对小肠出血的识别灵敏度高,可用于辅助阅片医师识别、诊断小肠出血。

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