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一种新的集成计算机辅助系统CADe/CADx的性能用于结直肠肿瘤的检测和表征( Performance of a new integrated computer-assisted system (CADe/CADx) for detection and characterization of colorectal neoplasia )
J Weigt A Repici G Antonelli A Afifi L Kliegis L Correale C Hassan H Neumann
背景人工智能的应用可以通过改善病灶识别(CAD)提高结肠镜检查对结直肠肿瘤的发现，并通过改善光学诊断(CADx)降低病理成本。方法利用1572个息肉的≥200000幅多中心图像库训练CADE/CADX联合系统。系统测试对234个息肉的两个独立图像集(CAD:446有息肉，234无息肉；CADX:267)进行，并由6名内窥镜专家（3名专家，3名非专家）进行评估。结果SCADE的敏感性、特异性和准确性分别为92.9%、90.6%和91.7%。专家的准确性和特异性明显高于CADe和专家，敏感性相近，而非专家+CADe的敏感性相当，但特异性和准确性低于CADe和专家。CADx的敏感性、特异性和准确性分别为85.0%、79.4%和83.6%。专家表现出相当的性能，而非专家+CADx表现出相当的准确性，但特异性低于CADx和专家。结论CADe和CADx显示的高准确度与专家的相似，支持在临床环境下进一步评估。当使用CAD时，非专家获得了与专家相似的性能，但特异性次优。
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