論文の概要: Artificial Intelligence in Gastrointestinal Bleeding Analysis for Video Capsule Endoscopy: Insights, Innovations, and Prospects (2008-2023)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00639v1
• Date: Sun, 1 Sep 2024 07:13:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 13:09:07.914550
• Title: Artificial Intelligence in Gastrointestinal Bleeding Analysis for Video Capsule Endoscopy: Insights, Innovations, and Prospects (2008-2023)
• Title（参考訳）: 内視鏡検査のための消化器出血解析における人工知能:2008-2023年の展望, イノベーション, 展望
• Authors: Tanisha Singh, Shreshtha Jha, Nidhi Bhatt, Palak Handa, Nidhi Goel, Sreedevi Indu,
• Abstract要約: 全世界で30万人もの死亡が胃腸出血と関連している。 Video Capsule Endoscopy (VCE) は、消化器の包括的、非侵襲的な可視化を提供することにより、大きな進歩を遂げた。 その利点にもかかわらず、VCEの有効性は、時間を要する分析や人間のエラーに対する感受性など、診断上の課題によって妨げられている。 本稿では,出血検出における機械学習(ML)手法の現状を評価し,その有効性,課題,今後の方向性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7119794757408745
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The escalating global mortality and morbidity rates associated with gastrointestinal (GI) bleeding, compounded by the complexities and limitations of traditional endoscopic methods, underscore the urgent need for a critical review of current methodologies used for addressing this condition. With an estimated 300,000 annual deaths worldwide, the demand for innovative diagnostic and therapeutic strategies is paramount. The introduction of Video Capsule Endoscopy (VCE) has marked a significant advancement, offering a comprehensive, non-invasive visualization of the digestive tract that is pivotal for detecting bleeding sources unattainable by traditional methods. Despite its benefits, the efficacy of VCE is hindered by diagnostic challenges, including time-consuming analysis and susceptibility to human error. This backdrop sets the stage for exploring Machine Learning (ML) applications in automating GI bleeding detection within capsule endoscopy, aiming to enhance diagnostic accuracy, reduce manual labor, and improve patient outcomes. Through an exhaustive analysis of 113 papers published between 2008 and 2023, this review assesses the current state of ML methodologies in bleeding detection, highlighting their effectiveness, challenges, and prospective directions. It contributes an in-depth examination of AI techniques in VCE frame analysis, offering insights into open-source datasets, mathematical performance metrics, and technique categorization. The paper sets a foundation for future research to overcome existing challenges, advancing gastrointestinal diagnostics through interdisciplinary collaboration and innovation in ML applications.
• Abstract（参考訳）: 消化器出血に伴う世界的な死亡率と死亡率の増大は、従来の内視鏡的手法の複雑さと限界によって複雑化され、この状況に対処するために使用される現在の方法に対する緊急のレビューの必要性が浮き彫りにされている。 世界中で30万人が死亡し、革新的な診断・治療戦略の需要が最多となっている。 ビデオカプセル内視鏡(VCE)の導入は、従来の方法では達成できない出血源を検出するために重要な、消化路の包括的かつ非侵襲的な可視化を提供する、顕著な進歩を遂げた。 その利点にもかかわらず、VCEの有効性は、時間を要する分析や人間のエラーに対する感受性など、診断上の課題によって妨げられている。 この背景は、カプセル内視鏡内でGI出血検出を自動化する機械学習(ML)アプリケーションを探索し、診断精度を高め、手作業を減らすこと、患者の成果を改善することを目的としている。 2008年から2023年にかけて発行された113の論文の徹底的な分析を通じて、出血検出におけるML方法論の現状を評価し、その効果、課題、今後の方向性を明らかにする。 これは、VCEフレーム分析におけるAIテクニックの詳細な調査に貢献し、オープンソースのデータセット、数学的パフォーマンスメトリクス、テクニック分類に関する洞察を提供する。 本論文は,既存の課題を克服し,学際的なコラボレーションを通じて消化器診断を推進し,MLアプリケーションに革新をもたらすための,今後の研究基盤を定めている。

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