结直肠息肉的大数据调查及几何指导的结直肠息肉智能检测

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背景结直肠癌(Colorectal Cancer,CRC)是消化系统最常见的恶性肿瘤之一。结直肠息肉是结直肠癌最重要的癌前病变,结肠镜检查是诊断结直肠癌和息肉的金标准,结肠镜检查中对息肉的切除可以减少结直肠癌总死亡率。然而专业医生对影像的判断也存在一定程度的漏检或者误检。为了降低息肉的漏检率,计算机辅助诊断(Computer-Aided Diagnosis,CAD)越来越多地吸引内镜医师的注意,目前CAD在结直肠息肉检测技术上取得了一定的发展,但现有方法没有充分利用肠镜视频中天然的时序和空间信息,进行实时准确的息肉检测,且数据集数据量较小,因此,本研究将结合肠镜视频的时间和空间相关信息,开发对结直肠息肉进行高召回率的实时有效的计算机辅助检测系统。目的(1)探讨腺瘤型息肉和高危腺瘤发生的临床特点和风险因素,以及结直肠息肉切除后复发的临床特点和风险因素;(2)建立完善的符合行业标准的结肠道内窥镜图像以及视频数据库,研发一个较为完整的基于肠道内窥镜视频的计算机辅助结直肠息肉检测系统,并通过肠镜检查视频进行临床测试以验证其准确性和可靠性。方法(1)回顾性分析4055例结直肠息肉患者的5732例息肉资料,依据息肉病理结果,分为腺瘤型息肉组(3547例)和非腺瘤型息肉组(2185例),低危腺瘤组(3265例)和高危腺瘤组(282例)分析腺瘤型息肉和高危腺瘤发生的特点和风险因素;回顾性分析370例行两次结直肠息肉切除术患者的临床资料,根据第二次结肠镜检查中息肉数量,将患者分为多发性复发组(≥3枚)和非多发性复发组(<3枚),分析息肉复发的特点及风险因素。(2)对70例结直肠内窥镜视频进行裁剪分割后进行息肉图像标记,构建形态丰富的大数据集;利用肠镜视频包含的时序信息构建结直肠息肉智能检测深度学习模型,通过视频库93例肠镜检查视频进行模型测试。结果(1)年龄(AOR=1.021,P<0.001,)、息肉大小(AOR=2.380,P<0.001)、BBPS(AOR=1.083,P=0.002)、息肉形态(AOR=2.640,P<0.001)、息肉色泽(AOR=0.162,P<0.001)、右半结肠(以直肠为参照,AOR=1.354,P=0.001),左半结肠(以直肠为参照,AOR=1.318,P=0.001)是发现腺瘤型息肉的独立风险因素;年龄(AOR=1.022,P<0.001)、息肉大小(AOR=2.672,P<0.001)、切除方式(AOR=4.121,P<0.001)、直肠(以左半结肠为参考,直肠AOR=1.461,P=0.037)、非结肠袋上(以非结肠袋上为参照,肛侧AOR=0.59,P=0.042,结肠袋上AOR=0.627,P=0.002)是发现高危腺瘤的独立风险因素;在单因素统计分析中,息肉大小(P=0.033)、息肉部位(P=0.002)、息肉色泽(P=0.032)是息肉多发性复发的风险因素。在多因素回归分析中,首检息肉个数(P=0.001)、息肉的部位(P=0.001)是多发性复发的独立风险因素。(2)构建了一个160段包含40266帧图像、200个息肉的大规模内窥镜视频数据库LDPolyp Video。(3)检测模型对息肉患者诊断准确率97.85%(95%CI 92.49-99.41),灵敏度96.88%(95%CI 89.3-99.14),特异度100%(95%CI 88.3-100),PPV100%(95%CI94.17-100),NPV93.55%(95%CI 70.28-98.21),高于低年资医生,与专家诊断结果更一致(Kappa=0.951,P<0.001);息肉检出率91.608%,高于低年资医生组(P<0.001);息肉大小(AOR=12.584,P<0.001)、形态(AOR=22.701,P=0.03)是低年资医生与检测模型识别不一致的独立风险因素。结论(1)腺瘤型息肉与非腺瘤型息肉在患者年龄、息肉大小、位置、形态、色泽以及肠道清洁程度上有差异,低危腺瘤和高危腺瘤在年龄、大小、切除方式、息肉部位以及结肠袋上的分布有差异,高质量的肠道准备有利于发现腺瘤型息肉,随着年龄和息肉大小的增加发生腺瘤型息肉以及含绒毛组织的高危腺瘤的风险增加,颜色发红、隆起型的息肉是腺瘤型息肉的可能性更高,相较于直肠,右半结肠和左半结肠出现腺瘤型息肉的风险更高,而直肠出现高危腺瘤的风险较左半结肠更高,非结肠袋上(横沟)的腺瘤是高危腺瘤的风险较近结肠袋肛侧和结肠袋上高。(2)首次结肠镜检查中息肉的数量和息肉的部位是息肉切除后多发性复发的独立风险因素,结肠镜下发现并切除的息肉数量越多,越容易发生息肉的多发性复发,左半结肠更容易出现息肉的多发性复发。(3)建立了一个大规模的完善的符合行业标准的结肠道内窥镜图像以及视频数据库LDPoly Video,并面向整个研究社区开放。(4)本研究建立的计算机辅助结直肠息肉检测模型具有较高的息肉检出效能,可以辅助低年资医师进行息肉检测,提高息肉检出率,降低漏诊率。
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