Применение искусственного интеллекта для анализа эндоскопических изображений при воспалительных заболеваниях кишечника
- Авторы: Бакулин И.Г.1, Расмагина И.А.1, Скалинская М.И.1, Машевский Г.А.2, Шелякина Н.М.3
-
Учреждения:
- ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Минздрава России
- ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина)»
- Выпуск: Том 8, № 7 (2022)
- Страницы: 7-14
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.eco-vector.com/2412-4036/article/view/276967
- DOI: https://doi.org/10.18565/therapy.2022.7.7-14
- ID: 276967
Цитировать
Полный текст
Доступ предоставлен
Доступ платный или только для подписчиков
Аннотация
Полный текст
Об авторах
Игорь Геннадьевич Бакулин
ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Минздрава России
Email: igbakulin@yandex.ru
д.м.н., профессор, зав. кафедрой пропедевтики внутренних болезней, гастроэнтерологии и диетологии им. С.М. Рысса 195067, г. Санкт-Петербург, Пискаревский проспект, д. 47
Ирина Алексеевна Расмагина
ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Минздрава России
Email: irenerasmagina@gmail.com
аспирант 2-го года обучения по специальности «внутренние болезни» 195067, г. Санкт-Петербург, Пискаревский проспект, д. 47
Мария Игоревна Скалинская
ФГБОУ ВО «Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова» Минздрава России
Email: mskalinskaya@yahoo.com
к.м.н., доцент, доцент кафедры пропедевтики внутренних болезней, гастроэнтерологии и диетологии им. С.М. Рысса 195067, г. Санкт-Петербург, Пискаревский проспект, д. 47
Глеб Алексеевич Машевский
ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина)»
Email: aniket@list.ru
к.м.н., доцент кафедры биотехнических систем 197022, г. Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, д. 5
Наталья Максимовна Шелякина
Email: n.sheliakina@gmail.com
системный аналитик
Список литературы
- Клинические рекомендации. Язвенный колит. Российская гастроэнтерологическая ассоциация, общероссийская общественная организация «Ассоциация колопроктологов России». Рубрикатор клинических рекомендаций Минздрава России. 2020. ID: 193. Доступ: https://cr.minzdrav.gov.ru/schema/193_1 (дата обращения - 01.08.2022).
- Клинические рекомендации. Болезнь Крона. Российская гастроэнтерологическая ассоциация, общероссийская общественная организация «Ассоциация колопроктологов России». Рубрикатор клинических рекомендаций Минздрава России. 2020. ID: 176. Доступ: https://cr.minzdrav.gov.ru/schema/176_1 (дата обращения - 01.08.2022).
- Novacek G., Grochenig H.P., Haas T. et al. Diagnostic delay in patients with inflammatory bowel disease in Austria. Wien Klin Wochenschr. 2019; 131(5-6): 104-12. https://dx.doi.org/10.1007/s00508-019-1451-3.
- Cantoro L., Di Sabatino A., Papi C. et al. The time course of diagnostic delay in inflammatory bowel disease over the last sixty years: An Italian multicentre study. J Crohns Colitis. 2017; 11(8): 975-80. https://dx.doi.org/10.1093/ecco-jcc/jjx041.
- Walker G.J., Lin S., Chanchlani N. et al. Quality improvement project identifies factors associated with delay in IBD diagnosis. Aliment Pharmacol Ther. 2020; 52(3): 471-80. https://dx.doi.org/10.1111/apt.15885.
- Vavricka S.R., Spigaglia S.M., Rogler G. et al. Systematic evaluation of risk factors for diagnostic delay in inflammatory bowel disease. Inflamm Bowel Dis. 2012; 18(3): 496-505. https://dx.doi.org/10.1002/ibd.21719.
- Zaharie R., Tantau A., Zaharie F. et al. Diagnostic delay in Romanian patients with inflammatory bowel disease: Risk factors and impact on the disease course and need for surgery. J Crohns Colitis. 2016; 10(3): 306-14. https://dx.doi.org/10.1093/ecco-jcc/jjv215.
- Lee D.W., Koo J.S., Choe J.W. et al. Diagnostic delay in inflammatory bowel disease increases the risk of intestinal surgery. World J Gastroenterol. 2017; 23(35): 6474-81. https://dx.doi.org/10.3748/wjg.v23.i35.6474.
- Schoepfer A.M., Dehlavi M.A., Fournier N. et al. Diagnostic delay in Crohn's disease is associated with a complicated disease course and increased operation rate. Am J Gastroenterol. 2013; 108(11): 1744-53; quiz 1754. https://dx.doi.org/10.1038/ajg.2013.248.
- Маев И.В., Шелыгин Ю.А., Скалинская М.И. с соавт. Патоморфоз воспалительных заболеваний кишечника. Вестник Российской академии медицинских наук. 2020; 75(1): 27-35.
- Kroner P.T., Engels M.M., Glicksberg B.S. et al. Artificial intelligence in gastroenterology: A state-of-the-art review. World J Gastroenterol. 2021; 27(40): 6794-824. https://dx.doi.org/10.3748/wjg.v27.i40.6794.
- Gubatan J., Levitte S., Patel A. et al. Artificial intelligence applications in inflammatory bowel disease: Emerging technologies and future directions. World J Gastroenterol. 2021; 27(17): 1920-35. https://dx.doi.org/10.3748/wjg.v27.i17.1920.
- Abadir A.P., Ali M.F., Karnes W., Samarasena J.B. Artificial intelligence in gastrointestinal endoscopy. Clin Endosc. 2020; 53(2): 132-41. https://dx.doi.org/10.5946/ce.2020.038.
- Sturm A., Maaser C., Calabrese E. et al. ECCO-ESGAR guideline for diagnostic assessment in IBD Part 2: IBD scores and general principles and technical aspects. J Crohns Colitis. 2019; 13(3): 273-84. https://dx.doi.org/10.1093/ecco-jcc/jjy114.
- Buades A., Coll B., Morel J.M. A Non-local algorithm for image denoising. In: 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05). Vol. 2. Washington; IEEE Computer Society. 2005: 60-65. https://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2005.38. Print ISSN: 1063-6919.
- Zuiderveld K. Contrast limited adaptive histogram equalization. In: Graphics Gems IV. San Diego: Academic Press Professional, Inc. 1994; 474-85. ISBN: 978-0-12-336155-4.
- Simonyan K., Zisserman A. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. Published online April 10, 2015. URL: http://arxiv.org/abs/1409.1556 (date of access - 01.08.2022).
- Бакулин И.Г., Расмагина И.А., Скалинская М.И. Дифференциальная диагностика и прогнозирование течения воспалительных заболеваний кишечника: современные подходы. Вестник Северо-Западного государственного медицинского университета им. И.И. Мечникова. 2021; 13(3): 19-30. https://dx.doi.org/10.17816/mechnikov77646. EDN: YEILRQ.
- Ruan G., Qi J., Cheng Y. et al. Development and validation of a deep neural network for accurate identification of endoscopic images from patients with ulcerative colitis and Crohn's disease. Front Med (Lausanne). 2022; 9: 854677. https://dx.doi.org/10.3389/fmed.2022.854677.
- Tong Y., Lu K., Yang Y. et al. Can natural language processing help differentiate inflammatory intestinal diseases in China? Models applying random forest and convolutional neural network approaches. BMC Med Inform Decis Mak. 2020; 20(1): 248. https://dx.doi.org/10.1186/s12911-020-01277-w.
- Aoki T., Yamada A., Aoyama K. et al. Automatic detection of erosions and ulcerations in wireless capsule endoscopy images based on a deep convolutional neural network. Gastrointest Endosc. 2019; 89(2): 357-63.e2. https://dx.doi.org/10.1016/j.gie.2018.10.027.