阿尔戈斯项目：开发计算机辅助检测系统以改善在白光内镜下对巴雷特瘤的检测

背景：计算机辅助检测（CAD）系统可能帮助内镜医师识别巴雷特瘤。目的：开发一个使用巴雷特瘤内镜图像的CAD系统。方法：前瞻性收集40个有肿瘤的巴雷特病变和20个无异常巴雷特食管（NDBO）患者的白光内镜（WLE）概览图像。专家界定所有肿瘤图像。至少四个界定的重叠区域被标记为“甜点区”。至少一个界定的区域被标记为“软点”。CAD系统基于颜色和纹理特征进行训练。正特征来自甜点区，负特征来自NDBO图像。使用留一法交叉验证评估性能。结果参数为CAD系统每幅图像的诊断准确率，以及CAD界定的专家软点的定位（定位分数）及其对首选活检位置的指示（红旗指示分数）。结果：检测的准确性、敏感性和特异性分别为92%、95%和85%。该系统分别在100%和90%的情况下成功定位并标记软点。结论：这一独特训练和验证的CAD系统在WLE图像上以高准确率检测和定位早期巴雷特瘤。这是实现实时自动检测巴雷特瘤的重要一步.