Support System of Cystoscopic Diagnosis for Bladder Cancer Based on Artificial Intelligence.

e

Abstract:

: Introduction: Nonmuscle-invasive bladder cancer has a relatively high postoperative recurrence rate despite the implementation of conventional treatment methods. Cystoscopy is essential for diagnosing and monitoring bladder cancer, but lesions are overlooked while using white-light imaging. Using cystoscopy, tumors with a small diameter; flat tumors, such as carcinoma in situ; and the extent of flat lesions associated with the elevated lesions are difficult to identify. In addition, the accuracy of diagnosis and treatment using cystoscopy varies according to the skill and experience of physicians. Therefore, to improve the quality of bladder cancer diagnosis, we aimed to support the cystoscopic diagnosis of bladder cancer using artificial intelligence (AI). Materials and Methods: A total of 2102 cystoscopic images, consisting of 1671 images of normal tissue and 431 images of tumor lesions, were used to create a dataset with an 8:2 ratio of training and test images. We constructed a tumor classifier based on a convolutional neural network (CNN). The performance of the trained classifier was evaluated using test data. True-positive rate and false-positive rate were plotted when the threshold was changed as the receiver operating characteristic (ROC) curve. Results: In the test data (tumor image: 87, normal image: 335), 78 images were true positive, 315 true negative, 20 false positive, and 9 false negative. The area under the ROC curve was 0.98, with a maximum Youden index of 0.837, sensitivity of 89.7%, and specificity of 94.0%. Conclusion: By objectively evaluating the cystoscopic image with CNN, it was possible to classify the image, including tumor lesions and normality. The objective evaluation of cystoscopic images using AI is expected to contribute to improvement in the accuracy of the diagnosis and treatment of bladder cancer.

基于人工智能的膀胱癌膀胱镜诊断支持系统。

c

摘要:

: 简介: 尽管实施了常规治疗方法,但非肌层浸润性膀胱癌术后复发率相对较高。膀胱镜检查对膀胱癌的诊断和监测至关重要,但在使用白光成像时忽略了病变。使用膀胱镜检查,直径小的肿瘤; 扁平的肿瘤,如原位癌; 以及与升高的病变相关的扁平病变的范围难以识别。此外,使用膀胱镜检查的诊断和治疗的准确性根据医生的技能和经验而有所不同。因此,为了提高膀胱癌的诊断质量,我们旨在使用人工智能 (AI) 支持膀胱镜诊断膀胱癌。 材料和方法: 共 2102 张膀胱镜图像,包括 1671 张正常组织图像和 431 张肿瘤病灶图像,用于创建训练和测试图像 8:2 比的数据集。我们构建了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的肿瘤分类器。使用测试数据评估训练的分类器的性能。当阈值改变为受试者工作特征 (ROC) 曲线时,绘制真阳性率和假阳性率。 结果: 在试验数据中 (肿瘤图像: 87,正常图像: 335),78 幅图像为真阳性,315 为真阴性,20 为假阳性,9 为假阴性。ROC 曲线下面积为 0.98,最大 Youden 指数为 0.837,敏感性为 89.7%,特异性为 94.0%。 结论: 通过用 CNN 客观评价膀胱镜图像,可以对图像进行分类,包括肿瘤病变和正常。使用 AI 对膀胱镜图像进行客观评价有望有助于提高膀胱癌诊断和治疗的准确性。

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JOURNAL OF ENDOUROLOGY

研究方向:
IF:2.942
IF值的bai意思是影响因子。是汤森路透(duThomson Reuters)出品的期刊引证报告zhi(Journal Citation Reports,JCR)中的一项数据。 影响因子dao目前的计算方法是:IF=C/(M+N)。以2017年IF的计算为例,M为该期刊2015年发表的文章数量,N为该期刊2016年发表的文章数量,C为该期刊2015和2016年两年发表的文章在2017年这一年被引用的
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JOURNAL OF ENDOUROLOGY 期刊简介

英文简介:

The only peer-reviewed journal completely devoted to the closed, controlled manipulation of the urinary tract. Contains papers on percutaneous renal and ureteral procedures, including extraction of calculi, dilation or incision of strictures, and diagnosis and treatment of urinary tract tumors; ureteroscopy for diagnostic and therapeutic indications, and laparoscopic urological procedures; endoscopic use of lasers, and extracorporeal lithotripsy of renal and ureteral stones. The official journal of the Endourological Society.

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中文简介

唯一一本完全致力于闭合的、可控的尿道操作的同行评议杂志。载有关于经皮肾和输尿管手术的论文,包括结石的取出、狭窄的扩张或切口、尿路肿瘤的诊断和治疗;用于诊断和治疗适应症的输尿管镜检查,以及腹腔镜泌尿外科手术;内窥镜下使用激光和体外碎石术的肾和输尿管结石,是内分泌学会的官方杂志。

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