Accelerating Endoscopic Diagnosis by Videomics
Notice bibliographique
Résumé
Videomics, an emerging interdisciplinary field, harnesses the power of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) for the analysis of videoendoscopic frames to improve diagnostic accuracy, therapeutic management, and patient follow-up in medical practice. This article reviews recent advancements and challenges in the application of AI and ML techniques, such as supervised learning, self-supervised learning, and few-shot learning, in videomics for otolaryngology-head-and-neck surgery. We discuss key concepts and tasks in videomics, including quality assessment of endoscopic images, classification of pathologic and nonpathologic frames, detection of lesions within frames, segmentation of pathologic lesions, and in-depth characterization of neoplastic lesions. Furthermore, the potential applications of videomics in surgical training, intraoperative decision-making, and workflow efficiency are highlighted. Challenges faced by researchers in this field, primarily the scarcity of annotated datasets and the need for standardized evaluation methods and datasets, are examined. The article concludes by emphasizing the importance of collaboration among the research community and sustained efforts in refining technology to ensure the successful integration of videomics into clinical practice. The ongoing advancements in videomics hold significant potential in revolutionizing medical diagnostics and treatment, ultimately leading to improved patient outcomes.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».