Bakgrund och mål: Den artificiella intelligensens roll i diagnosen Helicobacter pylori gastrit baserat på endoskopiska bilder har inte utvärderats. Vi konstruerade ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN), och utvärderade dess förmåga att diagnostisera H. pylori infektion. Metoder: En 22-lagers, djup CNN var förtränad och finjusterad på en datauppsättning av 32.208 bilder antingen positiva eller negativa för H. pylori (första CNN). Ett annat CNN utbildades med bilder klassificerade enligt 8 anatomiska platser (sekundär CNN). En separat testdatauppsättning (11 481 bilder från 397 patienter) utvärderades av CNN, och 23 endoskopister, oberoende. Resultat: Känslighet, specificitet, noggrannhet och diagnostiktid var 81,9%, 83,4%, 83,1%, respektive 198 s, för det första CNN, och 88,9%, 87,4%, 87,7%, respektive 194 s, för det sekundära CNN. Dessa värden för de 23 endoskopisterna var 79,0 %, 83,2 %, 82,4 % och 230 ± 65 min (85,2 %, 89,3 %, 88,6 % och 253 ± 92 min för 6 kartongcertifierade endoskopister). Det sekundära CNN hade en signifikant högre noggrannhet än endoskopister (med 5,3%; 95% CI, 0,3-10,2). Slutsats: H. pylori gastrit kunde diagnostiseras baserat på endoskopiska bilder med CNN med högre noggrannhet och på en betydligt kortare tid jämfört med manuell diagnos av endoskopister.
När det gäller EGD föreslogs ett djupt lärandebaserat CAD-verktyg för diagnos av Helicobacter pylori (H. pylori) infektion REF.
Application of Convolutional Neural Networks in the Diagnosis of Helicobacter pylori Infection Based on Endoscopic Images
{'venue': 'EBioMedicine', 'journal': 'EBioMedicine', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}