结直肠息肉的早期发现和诊断对预防结直肠癌至关重要。微小息肉（1~5毫米）的光学诊断，即通过内镜检查时的外观特征来预测息肉的组织学类型，是一种具有成本效益的筛查手段。然而，由于内镜医师在光学诊断方面的表现差异较大，且存在临床和法律风险的担忧，这种诊断方法尚未广泛应用。为了提高诊断的准确性和可靠性，研究者开发了基于机器学习技术的CADx系统。本文介绍的POLAR（Polyp Artificial Recognition）系统，旨在通过实时内镜检查对微小结直肠息肉进行分类，包括平坦锯齿状病变（SSLs）。

本研究为前瞻性、多中心项目，从2018年10月至2021年9月在荷兰的八家地区医院和西班牙的一家学术医院进行。研究分为两个阶段：1）CADx系统（POLAR系统）的开发、预训练和临床前验证；2）与荷兰或巴塞罗那结肠癌筛查计划（BCSP）参与的内镜医师的表现相比较的系统临床验证。

POLAR系统包括三个组成部分：息肉定位模型、质量参数检查和息肉分类模型。系统使用YOLOv4目标检测模型进行息肉定位，并采用基于SIFT特征的Bag of Visual Words方法进行分类。研究使用了超过300,000张非息肉对象图像的Microsoft-COCO数据集进行预训练，并收集了2637张息肉图像进行训练。

在临床验证阶段，POLAR系统在实时内镜检查中的表现与20名内镜医师进行了比较。共分析了194名FIT（粪便免疫化学试验）阳性个体中检测到的423个微小息肉（300个腺瘤，41个SSLs，82个增生性息肉）。POLAR系统以79%的准确率、89%的敏感性和38%的特异性区分了肿瘤性与非肿瘤性病变。内镜医师的准确率、敏感性和特异性分别为83%、92%和44%。POLAR系统与内镜医师之间的光学诊断准确性差异无统计学意义（P=0.10）。POLAR系统能够为98%的息肉提供光学诊断（即成功率）。

POLAR系统的开发和验证为微小结直肠息肉的实时内镜检查提供了一种新的辅助工具。研究表明，POLAR系统在区分肿瘤性与非肿瘤性微小息肉方面的准确性与筛查内镜医师相当，且具有近乎完美的成功率。尽管POLAR系统在某些方面的表现未能完全达到欧洲胃肠内镜学会（ESGE）和美国胃肠内镜学会（ASGE）设定的光学诊断能力标准，但其在实际临床应用中的潜力仍然显著。

研究还指出，为了提高POLAR系统及其他类似CADx系统的诊断准确性，需要改进数据的多样性和质量。虽然POLAR系统是专为窄带成像（NBI）内镜检查训练和验证的，但其在白光内镜检查中的应用也将是有益的。此外，未来的研究可以考虑开发基于视频的CADx系统，以应对连续图像处理的挑战。

总体而言，POLAR系统的研究为结直肠息肉的诊断提供了有价值的见解，并为未来AI在内镜诊断中的应用奠定了基础。随着技术的不断发展和优化，预期CADx系统将在提高结直肠癌筛查的准确性和效率方面发挥越来越重要的作用。

参考文献：

Houwen BBSL, Hazewinkel Y, Giotis I, et al. Computer-aided diagnosis for optical diagnosis of diminutive colorectal polyps including sessile serrated lesions: a real-time comparison with screening endoscopists[J]. Endoscopy. 2023;55(8):756-765.

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