Real-time AI-powered EUS imaging analysis software for detection and segmentation of cystic versus solid pancreatic lesions
Notice bibliographique
Résumé
Aims Detection and differentiation of cystic versus solid pancreatic lesions prior to performance of EUS-guided fine needle aspiration biopsy (EUS-FNA/B) can be automated by use of artificial intelligence (AI) techniques based on convolutional neural networks (CNN). We aimed to test the technical feasibility of a novel real-time AI-powered EUS imaging analysis software for detection and segmentation of the pancreas, cystic pancreatic lesions and/or solid pancreatic masses (PANC-AI). Methods 202 consecutive patients undergoing EUS examination of pancreas were included in the study. Two expert EUS investigators labelled the EUS grey-scale movies with respect to identification of pancreas (uncinate, head, neck, body and tail), cystic pancreatic lesions and solid pancreatic masses. The gold standard for diagnosis of cystic and/or solid pancreatic lesions was achieved by EUS-FNA/B with rapid on-site assessment followed by histology. Individual images (frames) were uploaded into VGG Image Annotator (https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/) and cross-labelled by two independent physician annotators. Training was performed using a faster but less complex CNN1 and a slower but more complex CNN2, based on the first 150 patients (29586 frames). Subsequent testing was performed on 52 different patients (3127 frames). The movies tested with the CNNs were further categorized by non-clinician operators into the same diagnostic categories. Results Based on acquired preliminary data, we compared the percentage (ratio) of EUS procedures that yield clinically relevant information for the detection of cystic and/or solid pancreatic lesions in a typical patient population submitted for pancreas EUS. The overall accuracy for case-based analysis was 100% (CNN1) & 91% (CNN2) for cystic pancreatic lesions, and 100% (CNN1) & 92% (CNN2) for solid pancreatic masses, respectively. The overall accuracy, precision and recall for frame-based analysis were automatically calculated and reported, being 77%, 91%, 57% (CNN1) & 80%, 72%, 63% (CNN2) for cystic pancreatic lesions, as well as 77%, 83%, 62% (CNN1) & 75%, 75%, 72% (CNN2) for solid pancreatic masses, respectively. Conclusions In conclusion, the PANC-AI software reliably detected pancreas and segmented all cystic pancreatic lesions and/or solid pancreatic masses before the performance of EUS-FNA/B. With additional refinements, this technology may have the potential to improve learning curve and operating characteristics of EUS for pancreas examinations. Publication History Article published online: 15 April 2024 © 2024. European Society of Gastrointestinal Endoscopy. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».