フレキシブルビデオ喉頭鏡下での大規模コンピュータビジョンモデルを使用した喉頭癌スクリーニング

目的：フレキシブル喉頭鏡下での喉頭癌スクリーニングのための人工知能支援のコンピュータビジョンモデルを開発する。方法：喉頭の画像とフレキシブル喉頭鏡のビデオ録画を使用して、ビデオフレームの使用性と癌スクリーニングのために分類するコンピュータビジョンモデルを開発した。別のモデルは、フレームに識別された病変をセグメント化する。このコンピュータビジョンモデルを使用して、ビデオストリーム注釈システムを構築した。このシステムは、フレキシブル喉頭鏡からの所見を「潜在的に悪性」と「おそらく良性」として分類し、検出された病変をセグメント化する。加えて、このモデルは各分類の信頼レベルを提供する。結果：フレキシブル喉頭鏡癌スクリーニングモデルの全体的な精度は92%であった。癌スクリーニングについては、感度97.7%、特異度76.9%を達成した。セグメンテーションモデルは、0.50のintersection-over-unionでの平均精度0.595を達成した。陽性スクリーニング結果に対する信頼レベルは、臨床医が所見について患者に助言するのに役立つ。結論：我々のモデルは、喉頭癌スクリーニングに対して非常に敏感で、適切に特異的である。セグメンテーションは内視鏡医が潜在的な病変を識別し、説明するのに役立つ。フレキシブル喉頭鏡下でのリアルタイム注釈のためにモデルの展開を可能にするためには、更なる最適化が必要である。