@misc{MauererRexhepajMonkmanetal., author = {Mauerer, Wolfgang and Rexhepaj, Tanja and Monkman, Gareth J. and Sindersberger, Dirk and Diermeier, Andreas and Neidhart, Thomas and Wolfrum, Dominik and Sterner, Michael and Heberl, Michael and Nusko, Robert and Maier, Georg and Nagl, Klaus and Reuter, Monika and Hofrichter, Andreas and Lex, Thomas and Lesch, Florian and Kieninger, B{\"a}rbel and Szalo, Alexander Eduard and Zehner, Alexander and Palm, Christoph and Joblin, Mitchell and Apel, Sven and Ramsauer, Ralf and Lohmann, Daniel and Westner, Markus and Strasser, Artur and Munndi, Maximilian and Ebner, Lena and Elsner, Michael and Weiß, Nils and Segerer, Matthias and Hackenberg, Rudolf and Steger, Sebastian and Schmailzl, Anton and Dostalek, Michael and Armbruster, Dominik and Koch, Fabian and Hierl, Stefan and Thumann, Philipp and Swidergal, Krzysztof and Wagner, Marcus and Briem, Ulrich and Diermeier, Andreas and Spreitzer, Stefan and Beiderbeck, Sabrina and Hook, Christian and Zobel, Martin and Weber, Tim and Groß, Simon and Penzkofer, Rainer and Dendorfer, Sebastian and Schillitz, Ingo and Bauer, Thomas and Rudolph, Clarissa and Schmidt, Katja and Liebetruth, Thomas and Hamer, Markus and Haug, Sonja and Vernim, Matthias and Weber, Karsten and Saßmannshausen, Sean Patrick and Books, Sebastian and Neuleitner, Nikolaus and Rechenauer, Christian and Steffens, Oliver and Kusterle, Wolfgang and G{\"o}mmel, Roland and Wellnitz, Felix and Stierstorfer, Johannes and Stadler, Dominik and Hofmann, Matthias J. and Motschmann, Hubert and Shamonin (Chamonine), Mikhail and Bleicher, Veronika and Fischer, Sebastian and Hackenberg, Rudolf and Horn, Anton and Kawasch, Raphael and Petzenhauser, Michael and Probst, Tobias and Udalzow, Anton and Dams, Florian and Schreiner, Rupert and Langer, Christoph and Prommesberger, Christian and Ławrowski, Robert Damian}, title = {Forschungsbericht 2016}, editor = {Baier, Wolfgang}, address = {Regensburg}, organization = {Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg}, doi = {10.35096/othr/pub-1384}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-13840}, language = {de} } @misc{AppelhansKampmannMottoketal., author = {Appelhans, Marie-Luise and Kampmann, Matthias and Mottok, J{\"u}rgen and Riederer, Michael and Nagl, Klaus and Steffens, Oliver and D{\"u}nnweber, Jan and Wildgruber, Markus and Roth, Julius and Stadler, Timo and Palm, Christoph and Weiß, Martin Georg and Rochholz, Sandra and Bierl, Rudolf and Gschossmann, Andreas and Haug, Sonja and Schmidbauer, Simon and Koch, Anna and Westner, Markus and Bary, Benedikt von and Ellermeier, Andreas and V{\"o}gele, Daniel and Maiwald, Frederik and Hierl, Stefan and Schlamp, Matthias and Ehrlich, Ingo and Siegl, Marco and H{\"u}ntelmann, Sven and Wildfeuer, Matthias and Br{\"u}ckl, Oliver and Sterner, Michael and Hofrichter, Andreas and Eckert, Fabian and Bauer, Franz and Dawoud, Belal and Rabl, Hans-Peter and Gamisch, Bernd and Schmidt, Ottfried and Heberl, Michael and Thema, Martin and Mayer, Ulrike and Eller, Johannes and Sippenauer, Thomas and Adelt, Christian and Haslbeck, Matthias and Vogl, Bettina and Mauerer, Wolfgang and Ramsauer, Ralf and Lohmann, Daniel and Sax, Irmengard and Gabor, Thomas and Feld, Sebastian and Linnhoff-Popien, Claudia and Ławrowski, Robert Damian and Langer, Christoph and Schreiner, Rupert and Sellmair, Josef}, title = {Forschung 2019}, editor = {Baier, Wolfgang}, address = {Regensburg}, organization = {Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg}, isbn = {978-3-9818209-7-3}, doi = {10.35096/othr/pub-789}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-7890}, pages = {72}, abstract = {Bericht mit Forschungsprojekten aus verschiedenen Bereichen der OTH Regensburg mit dem Schwerpunktthema "K{\"u}nstliche Intelligenz" und einem Gespr{\"a}ch zur "Medizin der Zukunft"}, subject = {Forschung}, language = {de} } @misc{WeberDendorferSuessetal., author = {Weber, Karsten and Dendorfer, Sebastian and S{\"u}ß, Franz and Kubowitsch, Simone and Schratzenstaller, Thomas and Haug, Sonja and Mohr, Christa and Kiesl, Hans and Drechsler, J{\"o}rg and Westner, Markus and Kobus, J{\"o}rn and Schubert, Martin J. W. and Zenger, Stefan and Pietsch, Alexander and Weiß, Josef and Hinterseer, Sebastian and Schieck, Roland and Scherzinger, Stefanie and Klettke, Meike and Ringlstetter, Andreas and St{\"o}rl, Uta and Bissyand{\´e}, Tegawend{\´e} F. and Seeburger, Achim and Schindler, Timo and Ramsauer, Ralf and Kiszka, Jan and K{\"o}lbl, Andreas and Lohmann, Daniel and Mauerer, Wolfgang and Maier, Johannes and Scorna, Ulrike and Palm, Christoph and Soska, Alexander and Mottok, J{\"u}rgen and Ellermeier, Andreas and V{\"o}gele, Daniel and Hierl, Stefan and Briem, Ulrich and Buschmann, Knut and Ehrlich, Ingo and Pongratz, Christian and Pielmeier, Benjamin and Tyroller, Quirin and Monkman, Gareth J. and Gut, Franz and Roth, Carina and Hausler, Peter and Bierl, Rudolf and Prommesberger, Christian and Ławrowski, Robert Damian and Langer, Christoph and Schreiner, Rupert and Huang, Yifeng and She, Juncong and Ottl, Andreas and Rieger, Walter and Kraml, Agnes and Poxleitner, Thomas and Hofer, Simon and Heisterkamp, Benjamin and Lerch, Maximilian and Sammer, Nike and Golde, Olivia and Wellnitz, Felix and Schmid, Sandra and Muntschick, Claudia and Kusterle, Wolfgang and Paric, Ivan and Br{\"u}ckl, Oliver and Haslbeck, Matthias and Schmidt, Ottfried and Schwanzer, Peter and Rabl, Hans-Peter and Sterner, Michael and Bauer, Franz and Steinmann, Sven and Eckert, Fabian and Hofrichter, Andreas}, title = {Forschungsbericht 2017}, editor = {Baier, Wolfgang}, address = {Regensburg}, organization = {Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg}, isbn = {978-3-9818209-3-5}, doi = {10.35096/othr/pub-1383}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-13835}, subject = {Forschung}, language = {de} } @article{ScheppachMendelMuzalyovaetal., author = {Scheppach, Markus W. and Mendel, Robert and Muzalyova, Anna and Rauber, David and Probst, Andreas and Nagl, Sandra and R{\"o}mmele, Christoph and Yip, Hon Chi and Lau, Louis Ho Shing and G{\"o}lder, Stefan Karl and Schmidt, Arthur and Kouladouros, Konstantinos and Abdelhafez, Mohamed and Walter, Benjamin M. and Meinikheim, Michael and Chiu, Philip Wai Yan and Palm, Christoph and Messmann, Helmut and Ebigbo, Alanna}, title = {Artificial intelligence improves submucosal vessel detection during third space endoscopy}, series = {Endoscopy}, journal = {Endoscopy}, publisher = {Thieme}, address = {Stuttgart}, doi = {10.1055/a-2534-1164}, abstract = {Background and study aims: While artificial intelligence (AI) shows high potential in decision support for diagnostic gastrointestinal endoscopy, its role in therapeutic endoscopy remains unclear. Third space endoscopic procedures pose the risk of intraprocedural bleeding. Therefore, we aimed to develop an AI algorithm for intraprocedural blood vessel detection. Patients and Methods: Using a test dataset with 101 standardized video clips containing 200 predefined submucosal blood vessels, 19 endoscopists were evaluated for the vessel detection rate (VDR) and time (VDT) with and without support of an AI algorithm. Test subjects were grouped according to experience in ESD. Results: With AI support, endoscopists VDR increased from 56.4\% [CI 54.1-58.6] to 72.4\% [CI 70.3-74.4]. Endoscopists' VDT dropped from 6.7sec [CI 6.2-7.1] to 5.2sec [CI 4.8-5.7]. False positive (FP) readings appeared in 4.5\% of frames and were marked significantly shorter than true positives (6.0sec [CI 5.28-6.70] vs. 0.7sec [CI 0.55-0.87]). Conclusions: AI improved the vessel detection rate and time of endoscopists during third space endoscopy. While these data need to be corroborated by clinical trials, AI may prove to be an invaluable tool for the improvement of endoscopic interventions.}, language = {en} } @misc{ScheppachMendelMuzalyovaetal., author = {Scheppach, Markus W. and Mendel, Robert and Muzalyova, Anna and Rauber, David and Probst, Andreas and Nagl, Sandra and R{\"o}mmele, Christoph and Yip, Hon Chi and Lau, Louis Ho Shing and G{\"o}lder, Stefan Karl and Schmidt, Arthur and Kouladouros, Konstantinos and Abdelhafez, Mohamed and Walter, B. and Meinikheim, Michael and Chiu, Philip Wai Yan and Palm, Christoph and Messmann, Helmut and Ebigbo, Alanna}, title = {K{\"u}nstliche Intelligenz erh{\"o}ht die Gef{\"a}ßerkennung von Endoskopikern bei third space Endoskopie}, series = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, volume = {62}, journal = {Zeitschrift f{\"u}r Gastroenterologie}, number = {09}, publisher = {Georg Thieme Verlag KG}, doi = {10.1055/s-0044-1790087}, pages = {e830}, abstract = {Einleitung: K{\"u}nstliche Intelligenz (KI)-Algorithmen unterst{\"u}tzen Endoskopiker bei der Erkennung und Charakterisierung von Kolonpolypen in der klinischen Praxis und f{\"u}hren zu einer Erh{\"o}hung der Adenomdetektionsrate. Auch bei therapeutischen Maßnahmen wie der endoskopischen Submukosadissektion (ESD) k{\"o}nne relevante anatomische Strukturen durch KI mit hoher Genauigkeit erkannt und im endoskopischen Bild in Echtzeit markiert werden. Der Effekt einer solchen Applikation auf die Gef{\"a}ßdetektion von Endoskopikern ist bislang nicht erforscht. Ziele: In dieser Studie wurde der Effekt eines KI-Algorithmus zur Echtzeit-Gef{\"a}ßmarkierung bei ESD auf die Gef{\"a}ßdetektionsrate von Endoskopikern untersucht. Methodik: 59 third space Endoskopievideos wurde aus der Datenbank des Universit{\"a}tsklinikums Augsburg extrahiert. Auf 5470 Einzelbildern dieser Untersuchungen wurde submukosale Blutgef{\"a}ße annotiert. Zusammen mit weiteren 179681 unmarkierten Bildern wurde ein DeepLabV3+ neuronales Netzwerk mit einer semi-supervised learning Methode darin trainiert, submukosale Blutgef{\"a}ße auf dem endoskopischen Bild zu erkennen und in Echtzeit einzuzeichnen. Anhand eines Videotests mit 101 Videoclips und 200 vordefinierten Blutgef{\"a}ßen wurden 19 Endoskopiker mit und ohne KI Unterst{\"u}tzung getestet. Ergebnis: Der Algorithmus erkannte in dem Videotest 93.5\% der Gef{\"a}ße in einer Detektionszeit von im Median 0,3 Sekunden. Die Gef{\"a}ßdetektionsrate von Endoskopikern erh{\"o}hte sich durch KI Unterst{\"u}tzung von 56,4\% auf 72,4\% (p<0.001). Die Gef{\"a}ßdetektionszeit reduzierte sich durch KI-Unterst{\"u}tzung von 6,7 auf 5.2 Sekunden (p<0.001). Der Algorithmus zeigte eine Rate an falsch positiven Detektionen in 4.5\% der Einzelbilder. Falsch positiv erkannte Strukturen wurde k{\"u}rzer detektiert, als richtig positive (0.7 und 6.0 Sekunden, p<0.001). Schlussfolgerung: KI Unterst{\"u}tzung f{\"u}hrte zu einer erh{\"o}hten Gef{\"a}ßdetektionsrate und schnelleren Gef{\"a}ßdetektionszeit von Endoskopikern. Ein m{\"o}glicher klinischer Effekt auf die intraprozedurale Komplikationsrate oder Operationszeit k{\"o}nnte in prospektiven Studien ermittelt werden.}, language = {de} }