論文の概要: Semi-supervised Quality Evaluation of Colonoscopy Procedures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10090v1
• Date: Wed, 17 May 2023 09:52:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 16:37:13.612793
• Title: Semi-supervised Quality Evaluation of Colonoscopy Procedures
• Title（参考訳）: 大腸内視鏡検査の半監督的品質評価
• Authors: Idan Kligvasser, George Leifman, Roman Goldenberg, Ehud Rivlin and Michael Elad
• Abstract要約: 大腸内視鏡は大腸癌予防のためのポリープの検出と除去のための医療技術標準である。 消化器科医は 大腸内視鏡検査で ポリープの約25%を 失うのが普通です Withdrawal TimeやCecal Intubation Rateなどの標準品質指標はアデノマ検出率とよく相関している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.84346970573391
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Colonoscopy is the standard of care technique for detecting and removing polyps for the prevention of colorectal cancer. Nevertheless, gastroenterologists (GI) routinely miss approximately 25% of polyps during colonoscopies. These misses are highly operator dependent, influenced by the physician skills, experience, vigilance, and fatigue. Standard quality metrics, such as Withdrawal Time or Cecal Intubation Rate, have been shown to be well correlated with Adenoma Detection Rate (ADR). However, those metrics are limited in their ability to assess the quality of a specific procedure, and they do not address quality aspects related to the style or technique of the examination. In this work we design novel online and offline quality metrics, based on visual appearance quality criteria learned by an ML model in an unsupervised way. Furthermore, we evaluate the likelihood of detecting an existing polyp as a function of quality and use it to demonstrate high correlation of the proposed metric to polyp detection sensitivity. The proposed online quality metric can be used to provide real time quality feedback to the performing GI. By integrating the local metric over the withdrawal phase, we build a global, offline quality metric, which is shown to be highly correlated to the standard Polyp Per Colonoscopy (PPC) quality metric.
• Abstract（参考訳）: 大腸内視鏡は大腸癌予防のためのポリープの検出と除去のための医療技術標準である。 それでも、胃腸科医(GI)は、大腸内視鏡検査で通常、約25%のポリープを欠いている。 これらのミスは、医師のスキル、経験、警戒、疲労に影響され、非常にオペレータに依存します。 退院時間や盲腸挿管率などの標準的品質指標は腺腫検出率(adr)とよく相関していることが示されている。 しかし、これらの指標は特定の手順の質を評価する能力に限られており、試験のスタイルや技法に関連する品質面には対処していない。 本研究では,mlモデルが教師なしの方法で学習した視覚的外観品質基準に基づいて,オンラインおよびオフライン品質指標を設計する。 さらに, 既存のポリプを品質関数として検出する可能性を評価し, 提案手法とポリプ検出感度との高い相関性を示す。 提案するオンライン品質指標は、実行中のgiにリアルタイムの品質フィードバックを提供するために使用できる。 退避フェーズに局所的なメトリクスを統合することで,グローバルなオフライン品質指標を構築し,PPC(Polyp Per Colonoscopy)の品質基準と高い相関性を示す。

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