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背景と目的：結腸直腸ポリープのポリペクトミー装置と監視間隔は、主にポリープサイズによって決定されます。大腸ポリープサイズをリアルタイムで推定するために、ディープラーニングベースのシステム（Endoangel-CPS）を開発しました。 方法：内視鏡レンズからポリープまでの距離とレンズのパラメーターまでの距離を推定することにより、エンドアンジェル-CPSがポリープサイズを計算しました。深度推定器ネットワークは、5つの仮想コロンビデオの7297画像で開発され、7つの仮想コロンビデオの730画像でテストされました。システムのパフォーマンスは、最初にポリープに取り付けられたシミュレートされたコロンの9つのビデオで評価され、次に3つの病院から157の実世界の見込みビデオでテストされ、オペレーターのビデオと比較してテストされました。さらに、69のビデオで9人の内視鏡師と比較しました。ポリープサイズの誤った推定によって引き起こされる不適切な監視勧告も分析されました。 結果：深さ推定の相対誤差は、連続した仮想コロン画像で11.31％±6.01％でした。システム推定とグラウンドトゥルースの間の一致相関係数（CCC）は、157のポリープのシミュレートされたコロンと多施設ビデオの画像の0.887および0.929でした。エンドアンジェルCPSのCCCは、すべての内視鏡師を上回りました（0.890対0.412±0.290、p <0.0001）。エンドアンジェルCPSの相対的な精度は、内視鏡師の正確性よりも有意に高い（89.86％対54.74％、P <0.0001）。不適切な監視勧告に関して、システムのエラー率は内視鏡師のエラー率よりも低くなっています（1.45％対16.60％、p <0.0001）。 結論：エンドアンジェルCPSは、結腸直腸ポリープサイズの測定とサイズベースの監視間隔の精度を潜在的に改善する可能性があります。
背景と目的：結腸直腸ポリープのポリペクトミー装置と監視間隔は、主にポリープサイズによって決定されます。大腸ポリープサイズをリアルタイムで推定するために、ディープラーニングベースのシステム（Endoangel-CPS）を開発しました。 方法：内視鏡レンズからポリープまでの距離とレンズのパラメーターまでの距離を推定することにより、エンドアンジェル-CPSがポリープサイズを計算しました。深度推定器ネットワークは、5つの仮想コロンビデオの7297画像で開発され、7つの仮想コロンビデオの730画像でテストされました。システムのパフォーマンスは、最初にポリープに取り付けられたシミュレートされたコロンの9つのビデオで評価され、次に3つの病院から157の実世界の見込みビデオでテストされ、オペレーターのビデオと比較してテストされました。さらに、69のビデオで9人の内視鏡師と比較しました。ポリープサイズの誤った推定によって引き起こされる不適切な監視勧告も分析されました。 結果：深さ推定の相対誤差は、連続した仮想コロン画像で11.31％±6.01％でした。システム推定とグラウンドトゥルースの間の一致相関係数（CCC）は、157のポリープのシミュレートされたコロンと多施設ビデオの画像の0.887および0.929でした。エンドアンジェルCPSのCCCは、すべての内視鏡師を上回りました（0.890対0.412±0.290、p <0.0001）。エンドアンジェルCPSの相対的な精度は、内視鏡師の正確性よりも有意に高い（89.86％対54.74％、P <0.0001）。不適切な監視勧告に関して、システムのエラー率は内視鏡師のエラー率よりも低くなっています（1.45％対16.60％、p <0.0001）。 結論：エンドアンジェルCPSは、結腸直腸ポリープサイズの測定とサイズベースの監視間隔の精度を潜在的に改善する可能性があります。
BACKGROUND & AIMS: Polypectomy devices and surveillance intervals of colorectal polyps are primarily decided by polyp size. We developed a deep learning-based system (ENDOANGEL-CPS) to estimate colorectal polyp size in real time. METHODS: ENDOANGEL-CPS calculated polyp size by estimating the distance from endoscopic lens to the polyp and parameters of the lens. The depth estimator network was developed on 7297 images of 5 virtual colon videos and tested on 730 images of 7 virtual colon videos. The performance of the system was first evaluated in nine videos of a simulated colon attached with polyps, then tested in 157 real-world prospective videos from 3 hospitals, comparing with that of operators. It further compared with nine endoscopists in 69 videos. Inappropriate surveillance recommendations caused by wrong estimation of polyp size were also analyzed. RESULTS: The relative error of depth estimation was 11.31%±6.01% in successive virtual colon images. The concordance correlation coefficients (CCC) between system estimation and ground truth were 0.887 and 0.929 in images of a simulated colon and multicenter videos of 157 polyps. The CCC of ENDOANGEL-CPS surpassed all endoscopists (0.890 vs. 0.412±0.290, p<0.0001). The relative accuracy of ENDOANGEL-CPS is significantly higher than that of endoscopists (89.86% vs. 54.74%, p<0.0001). Regarding inappropriate surveillance recommendations, system's error rate is also lower than that of endoscopists (1.45% vs. 16.60%, p<0.0001). CONCLUSIONS: ENDOANGEL-CPS could potentially improve the accuracy of colorectal polyp size measurements and size-based surveillance intervals.
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