論文の概要: Towards Polyp Counting In Full-Procedure Colonoscopy Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10054v1
- Date: Fri, 14 Feb 2025 10:02:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-17 14:45:53.966631
- Title: Towards Polyp Counting In Full-Procedure Colonoscopy Videos
- Title（参考訳）: 本格的な大腸内視鏡画像におけるポリープ計数に向けて
- Authors: Luca Parolari, Andrea Cherubini, Lamberto Ballan, Carlo Biffi,
- Abstract要約: 大きな課題は、フルプロデュール大腸内視鏡ビデオにおけるポリープ・トラックレットの自動識別、追跡、再結合(ReID)である。
本研究では,フルプロデューサビデオを提供する最初のオープンアクセスデータセットであるREAL-Colonデータセットを活用する。
我々は以前提案したポリプトラックレットの表現を学習するためのSimCLRベースの手法を再実装した。
提案手法は,REAL-Colonデータセットにおいて,ポリプフラグメンテーション率6.30と偽陽性率(FPR)を5%以下とした最先端性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7522869823664005
- License:
- Abstract: Automated colonoscopy reporting holds great potential for enhancing quality control and improving cost-effectiveness of colonoscopy procedures. A major challenge lies in the automated identification, tracking, and re-association (ReID) of polyps tracklets across full-procedure colonoscopy videos. This is essential for precise polyp counting and enables automated computation of key quality metrics, such as Adenoma Detection Rate (ADR) and Polyps Per Colonoscopy (PPC). However, polyp ReID is challenging due to variations in polyp appearance, frequent disappearance from the field of view, and occlusions. In this work, we leverage the REAL-Colon dataset, the first open-access dataset providing full-procedure videos, to define tasks, data splits and metrics for the problem of automatically count polyps in full-procedure videos, establishing an open-access framework. We re-implement previously proposed SimCLR-based methods for learning representations of polyp tracklets, both single-frame and multi-view, and adapt them to the polyp counting task. We then propose an Affinity Propagation-based clustering method to further improve ReID based on these learned representations, ultimately enhancing polyp counting. Our approach achieves state-of-the-art performance, with a polyp fragmentation rate of 6.30 and a false positive rate (FPR) below 5% on the REAL-Colon dataset. We release code at https://github.com/lparolari/towards-polyp-counting.
- Abstract（参考訳）: 自動大腸内視鏡検査は, 品質管理の強化, 大腸内視鏡手術の費用対効果向上に大きな可能性を秘めている。
大きな課題は、フルプロデュール大腸内視鏡ビデオにおけるポリープ・トラックレットの自動識別、追跡、再結合(ReID)である。
これは正確なポリープカウントに必須であり、Adenoma Detection Rate(ADR)やPolyps Per Colonoscopy(PPC)といったキー品質メトリクスの自動計算を可能にする。
しかし、ポリプReIDは、ポリプの出現のばらつき、視野からの頻繁な消失、閉塞により困難である。
本研究では,REAL-Colonデータセットを活用し,フルプロシージャビデオにポリープを自動的にカウントする問題に対するタスク,データ分割,メトリクスを定義し,オープンアクセスフレームワークを確立する。
我々は,以前提案したSimCLRに基づく,シングルフレームとマルチビューの両方のpolypトラックレットの表現を学習し,それらをpolypカウントタスクに適応させる手法を再実装した。
次に,アフィニティ・プロパゲーションに基づくクラスタリング手法を提案する。
提案手法は,REAL-Colonデータセットにおいて,ポリプフラグメンテーション率6.30と偽陽性率(FPR)を5%以下とした最先端性能を実現する。
私たちはhttps://github.com/lparolari/towards-polyp-counting.comでコードをリリースします。
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