鼻腔中的新生体通过人工智能辅助的鼻腔内镜诊断系统识别和跟踪
Xiayue Xu1,2, Boxiang Yun3, Yumin Zhao1,2
1Department of Otolaryngology and Neck Surgery, Tongji Hospital, School of Medicine, Tongji University, Shanghai 200065, China.
Bioengineering (Basel, Switzerland)
|January 24, 2025
概括
这项研究开发了一种用于鼻内镜的人工智能 (AI) 系统. 人工智能系统准确地识别鼻瘤,并在手术期间跟踪它们,提高诊断效率.
科学领域:
- 耳鼻喉科 耳鼻喉科 耳鼻喉科
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 鼻瘤需要准确和及时的诊断.
- 当前内镜诊断可能是主观的,耗时的.
- 人工智能为客观和高效的诊断支持提供了潜力.
研究的目的:
- 开发一种人工智能辅助系统,用于预先识别和在手术期间跟踪鼻瘤.
- 评估人工智能系统的诊断准确性和跟踪能力.
- 为改善鼻腔内镜手术提供基础.
主要方法:
- 对1050个鼻腔内镜手术视频进行了回顾性分析.
- 使用Deep Snake,U-Net和Att-Res2-UNet开发一个鼻腔瘤检测网络.
- 使用深度学习初始化模型优化SiamMask在线跟踪算法.
主要成果:
- Att-Res2-UNet网络在识别鼻瘤方面取得了高准确性和精确性.
- 人工智能系统的整体准确性 (0.9707 ± 0.00984) 与居民的准确性相当.
- 在细分范围内,SiamMask与鼻科医生达到了99%的一致性.
结论:
- 成功建立了一个人工智能辅助的鼻腔内镜诊断系统.
- 该系统可以从内镜图像中初步识别鼻瘤.
- 实时手术内追踪可以提高内镜诊断和手术效率.


