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    <completedDate>2019-12-18</completedDate>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Barrett's esophagus analysis using infinity Restricted Boltzmann Machines</title>
    <abstract language="eng">The number of patients with Barret’s esophagus (BE) has increased in the last decades. Considering the dangerousness of the disease and its evolution to adenocarcinoma, an early diagnosis of BE may provide a high probability of cancer remission. However, limitations regarding traditional methods of detection and management of BE demand alternative solutions. As such, computer-aided tools have been recently used to assist in this problem, but the challenge still persists. To manage the problem, we introduce the infinity Restricted Boltzmann Machines (iRBMs) to the task of automatic identification of Barrett’s esophagus from endoscopic images of the lower esophagus. Moreover, since iRBM requires a proper selection of its meta-parameters, we also present a discriminative iRBM fine-tuning using six meta-heuristic optimization techniques. We showed that iRBMs are suitable for the context since it provides competitive results, as well as the meta-heuristic techniques showed to be appropriate for such task.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Journal of Visual Communication and Image Representation</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1016/j.jvcir.2019.01.043</identifier>
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    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Leandro A. Passos</author>
    <author>Luis Antonio de Souza Jr.</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>João Paulo Papa</author>
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      <value>Speiseröhrenkrankheit</value>
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    <subject>
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      <value>Diagnose</value>
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      <value>Boltzmann-Maschine</value>
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      <value>Barrett’s esophagus</value>
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      <value>Infinity Restricted Boltzmann Machines</value>
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      <value>Meta-heuristics</value>
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      <value>Metaheuristik</value>
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      <value>Maschinelles Lernen</value>
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    <collection role="ddc" number="000">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="ddc" number="610">Medizin und Gesundheit</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
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    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
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    <publishedYear>2025</publishedYear>
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    <completedDate>2025-09-22</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Künstliche Intelligenz-basierte Erkennung von interventionellen Phasen bei der endoskopischen Submukosadissektion</title>
    <abstract language="deu">Einleitung: Die endoskopische Submukosadissektion (ESD) ist ein komplexes endoskopisches Verfahren, das technische Expertise erfordert. Objektive Methoden zur Analyse von interventionellen Abläufen bei ESD könnten für Qualitätssicherung und Ausbildung, wie auch eine automatische Befunderstellung von Nutzen sein.&#13;
&#13;
Ziele: In dieser Studie wurde ein KI-Algorithmus für die Erkennung und Klassifizierung der interventionellen Phasen der ESD entwickelt, um die technische Basis für eine standardisierte Leistungsbewertung und automatische Befunderstellung zu schaffen.&#13;
&#13;
Methodik: Vollständige ESD-Videoaufnahmen von 49 Patienten wurden retrospektiv zusammengestellt. Der Datensatz umfasste 6.390.151 Einzelbilder, die alle für die folgenden interventionellen Phasen annotiert wurden: Diagnostik, Markierung, Injektion, Dissektion und Hämostase. 3.973.712 Bilder (28 Patienten) wurden für das Training eines Video-Swin-Transformers genutzt. Dabei wurde temporale Information durch standardisierte BIldextraktion in festgelegten zeitlichen Abständen zum analysierten Bild inkorporiert. 2.416.439 separate Bilder (21 Patienten) wurden für eine interne Validierung genutzt.&#13;
&#13;
Ergebnis: Bei der internen Evaluation erreichte das System insgesamt einen F1-Wert von 0,88. Es wurden F1-Werte von 0,99, 0,89, 0,89, 0,91 und 0,52 für Diagnostik, Markierung, Injektion, Dissektion bzw. Blutungsmanagement gemessen. Die Sensitivitäten für dieselben Parameter betrugen 1,00, 0,80, 0,94, 0,89 und 0,67, die Spezifitäten lagen bei 1,00, 1,00, 0,98, 0,88 und 0,93. Positive prädiktive Werte wurden mit 0,98, 1,00, 0,85, 0,94 und 0,43 gemessen.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung: In dieser vorläufigen Studie zeigte ein KI-Algorithmus eine hohe Leistungsfähigkeit für die Einzelbild-Erkennung von Verfahrensphasen während der ESD. Die vergleichsweise niedrige Leistung für die Blutungsphase wurde auf das seltene Auftreten von Blutungsepisoden im Trainingsdatensatz zurückgeführt, der zu diesem Zeitpunkt nur Videos in voller Länge umfasste. Die zukünftige Entwicklung des Algorithmus wird sich auf die Reduzierung von Klassenungleichgewichten durch selektive Annotationsprotokolle konzentrieren.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0045-1811093</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">79. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP. - Viszeralmedizin 2025; 15-20. September 2025</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>X. Arizi</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="DFGFachsystematik" number="3">Lebenswissenschaften</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
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    <completedDate>2025-09-22</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Instrumentenerkennung während der endoskopischen Submukosadissektion mittels künstlicher Intelligenz</title>
    <abstract language="deu">Einleitung: Die endoskopische Submukosadissektion (ESD) ist eine komplexe Technik zur Resektion gastrointestinaler Frühneoplasien. Dabei werden für die verschiedenen Schritte der Intervention spezifische endoskopische Instrumente verwendet. Die präzise und automatische Erkennung und Abgrenzung der verwendeten Instrumente (Injektionsnadeln, elektrochirurgische Messer mit unterschiedlichen Konfigurationen, hämostatische Zangen) könnte wertvolle Informationen über den Fortschritt und die Verfahrensmerkmale der ESD liefern und eine automatische standardisierte Berichterstattung ermöglichen.&#13;
&#13;
Ziele: Ziel dieser Studie war die Entwicklung eines KI-Algorithmus zur Erkennung und Delineation von endoskopischen Instrumenten bei der ESD.&#13;
&#13;
Methodik: 17 ESD-Videos (9×rektal, 5×ösophageal, 3×gastrisch) wurden retrospektiv zusammengestellt. Auf 8530 Einzelbilder dieser Videos wurden durch 2 Studienmitarbeiter die folgenden Klassen eingezeichnet: Hakenmesser – Spitze, Hakenmesser – Katheter, Nadelmesser – Spitze und – Katheter, Injektionsnadel -Spitze und – Katheter sowie hämostatische Zange – Spitze und – Katheter. Der annotierte Datensatz wurde zum Training eines DeepLabV3+-Deep-Learning-Algorithmus mit ConvNeXt-Backbone zur Erkennung und Abgrenzung der genannten Klassen verwendet. Die Evaluation erfolgte durch 5-fache interne Kreuzvalidierung.&#13;
&#13;
Ergebnis: Die Validierung auf Einzelpixelbasis ergab insgesamt einen F1-Score von 0,80, eine Sensitivität von 0,81 und eine Spezifität von 1,00. Es wurden F1-Scores von 1,00, 0,97, 0,80, 0,98, 0,85, 0,97, 0,80, 0,51 bzw. 0,85 für die Klassen Hakenmesser – Katheter und – Spitze, Nadelmesser – Katheter und – Spitze, Injektionsnadel – Katheter und – Spitze, hämostatische Zange – Katheter und – Spitze gemessen.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung: In dieser Studie wurden die wichtigsten endoskopischen Instrumente, die während der ESD verwendet werden, mit hoher Genauigkeit erkannt. Die geringere Leistung bei der hämostatische Zange – Katheter kann auf die Unterrepräsentation dieser Klassen in den Trainingsdaten zurückgeführt werden. Zukünftige Studien werden sich auf die Erweiterung der Instrumentenklassen sowie auf die Ausbalancierung der Trainingsdaten konzentrieren.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0045-1811092</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">79. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP. - Viszeralmedizin 2025; 15.-20. September 2025</enrichment>
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    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>C. Zingler</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
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    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="">Gesundheit und Soziales</collection>
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    <publisherName>British Society of Gastroenterology</publisherName>
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    <completedDate>2018-12-03</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Computer-aided diagnosis using deep learning in the evaluation of early oesophageal adenocarcinoma</title>
    <abstract language="eng">Computer-aided diagnosis using deep learning (CAD-DL) may be an instrument to improve endoscopic assessment of Barrett’s oesophagus&#13;
(BE) and early oesophageal adenocarcinoma (EAC). Based on still images from two databases, the diagnosis of EAC by CAD-DL reached sensitivities/specificities of 97%/88% (Augsburg data) and 92%/100% (Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention [MICCAI]&#13;
data) for white light (WL) images and 94%/80% for narrow band images (NBI) (Augsburg data), respectively. Tumour margins delineated by&#13;
experts into images were detected satisfactorily with a Dice coefficient (D) of 0.72. This could be a first step towards CAD-DL for BE assessment. If developed further, it could become a useful&#13;
adjunctive tool for patient management.</abstract>
    <parentTitle language="eng">GuT</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1136/gutjnl-2018-317573</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:898-opus4-68</identifier>
    <note>Corresponding authors: Alanna Ebigbo and Christoph Palm</note>
    <enrichment key="opus.import.file">1</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC - Namensnennung - Nicht kommerziell 4.0 International</licence>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Johannes Manzeneder</author>
    <author>Luis Antonio de Souza Jr.</author>
    <author>João Paulo Papa</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Speiseröhrenkrebs</value>
    </subject>
    <subject>
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      <value>Diagnose</value>
    </subject>
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      <value>Computerunterstütztes Verfahren</value>
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      <value>Maschinelles Lernen</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="0">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
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    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Hybrid Open Access - OA-Veröffentlichung in einer Subskriptionszeitschrift/-medium</collection>
    <collection role="oaweg" number="">Corresponding author der OTH Regensburg</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <thesisPublisher>Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg</thesisPublisher>
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    <publishedYear>2023</publishedYear>
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    <completedDate>2023-05-04</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Real-time detection and delineation of tissue during third-space endoscopy using artificial intelligence (AI)</title>
    <abstract language="eng">Aims &#13;
AI has proven great potential in assisting endoscopists in diagnostics, however its role in therapeutic endoscopy remains unclear. Endoscopic submucosal dissection (ESD) is a technically demanding intervention with a slow learning curve and relevant risks like bleeding and perforation. Therefore, we aimed to develop an algorithm for the real-time detection and delineation of relevant structures during third-space endoscopy.&#13;
&#13;
Methods &#13;
5470 still images from 59 full length videos (47 ESD, 12 POEM) were annotated. 179681 additional unlabeled images were added to the training dataset. Consequently, a DeepLabv3+ neural network architecture was trained with the ECMT semi-supervised algorithm (under review elsewhere). Evaluation of vessel detection was performed on a dataset of 101 standardized video clips from 15 separate third-space endoscopy videos with 200 predefined blood vessels.&#13;
&#13;
Results &#13;
Internal validation yielded an overall mean Dice score of 85% (68% for blood vessels, 86% for submucosal layer, 88% for muscle layer). On the video test data, the overall vessel detection rate (VDR) was 94% (96% for ESD, 74% for POEM). The median overall vessel detection time (VDT) was 0.32 sec (0.3 sec for ESD, 0.62 sec for POEM).&#13;
&#13;
Conclusions &#13;
Evaluation of the developed algorithm on a video test dataset showed high VDR and quick VDT, especially for ESD. Further research will focus on a possible clinical benefit of the AI application for VDR and VDT during third-space endoscopy.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Endoscopy</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1765128</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">ESGE Days 2023</enrichment>
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    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Tobias Rückert</author>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
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      <language>deu</language>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
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      <language>eng</language>
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      <value>Artificial Intelligence</value>
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    <collection role="ddc" number="000">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCHST">Regensburg Center of Health Sciences and Technology - RCHST</collection>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Barrett’s Esophagus Analysis Using Convolutional Neural Networks</title>
    <abstract language="eng">We propose an automatic approach for early detection of adenocarcinoma in the esophagus. High-definition endoscopic images (50 cancer, 50 Barrett) are partitioned into a dataset containing approximately equal amounts of patches showing cancerous and non-cancerous regions. A deep convolutional neural network is adapted to the data using a transfer learning approach. The final classification of an image is determined by at least one patch, for which the probability being a cancer patch exceeds a given threshold. The model was evaluated with leave one patient out cross-validation. With sensitivity and specificity of 0.94 and 0.88, respectively, our findings improve recently published results on the same image data base considerably. Furthermore, the visualization of the class probabilities of each individual patch indicates, that our approach might be extensible to the segmentation domain.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Bildverarbeitung für die Medizin 2017; Algorithmen - Systeme - Anwendungen. Proceedings des Workshops vom 12. bis 14. März 2017 in Heidelberg</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/978-3-662-54345-0_23</identifier>
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    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Christoph Palm</author>
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      <value>Speiseröhrenkrebs</value>
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      <value>Diagnose</value>
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    <collection role="ddc" number="0">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="institutes" number="RCBE">Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE</collection>
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    <completedDate>2024-06-12</completedDate>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Layer-selective deep representation to improve esophageal cancer classification</title>
    <abstract language="eng">Even though artiﬁcial intelligence and machine learning have demonstrated remarkable performances in medical image computing, their accountability and transparency level must be improved to transfer this success into clinical practice. The reliability of machine learning decisions must be explained and interpreted, especially for supporting the medical diagnosis.For this task, the deep learning techniques’ black-box nature must somehow be lightened up to clarify its promising results. Hence, we aim to investigate the impact of the ResNet-50 deep convolutional design for Barrett’s esophagus and adenocarcinoma classiﬁcation. For such a task, and aiming at proposing a two-step learning technique, the output of each convolutional layer that composes the ResNet-50 architecture was trained and classiﬁed for further deﬁnition of layers that would provide more impact in the architecture. We showed that local information and high-dimensional features are essential to improve the classiﬁcation for our task. Besides, we observed a signiﬁcant improvement when the most discriminative layers expressed more impact in the training and classiﬁcation of ResNet-50 for Barrett’s esophagus and adenocarcinoma classiﬁcation, demonstrating that both human knowledge and computational processing may inﬂuence the correct learning of such a problem.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Medical &amp; Biological Engineering &amp; Computing</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1007/s11517-024-03142-8</identifier>
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    <author>Luis Antonio de Souza Jr.</author>
    <author>Leandro A. Passos</author>
    <author>Marcos Cleison S. Santana</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>João Paulo Papa</author>
    <author>Christoph Palm</author>
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      <value>Multistep training</value>
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      <value>Barrett’s esophagus detection</value>
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      <value>Convolutional neural networks</value>
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      <value>Deep learning</value>
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    <completedDate>2022-01-08</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Multimodal imaging for detection and segmentation of Barrett’s esophagus-related neoplasia using artificial intelligence</title>
    <abstract language="eng">The early diagnosis of cancer in Barrett’s esophagus is crucial for improving the prognosis. However, identifying Barrett’s esophagus-related neoplasia (BERN) is challenging, even for experts [1]. Four-quadrant biopsies may improve the detection of neoplasia, but they can be associated with sampling errors. The application of artificial intelligence (AI) to the assessment of Barrett’s esophagus could improve the diagnosis of BERN, and this has been demonstrated in both preclinical and clinical studies [2] [3].&#13;
&#13;
In this video demonstration, we show the accurate detection and delineation of BERN in two patients ([Video 1]). In part 1, the AI system detects a mucosal cancer about 20 mm in size and accurately delineates the lesion in both white-light and narrow-band imaging. In part 2, a small island of BERN with high-grade dysplasia is detected and delineated in white-light, narrow-band, and texture and color enhancement imaging. The video shows the results using a transparent overlay of the mucosal cancer in real time as well as a full segmentation preview. Additionally, the optical flow allows for the assessment of endoscope movement, something which is inversely related to the reliability of the AI prediction. We demonstrate that multimodal imaging can be applied to the AI-assisted detection and segmentation of even small focal lesions in real time.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Endoscopy</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/a-1704-7885</identifier>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
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    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Michael F. Byrne</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Christoph Palm</author>
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      <value>Video</value>
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      <value>Artificial Intelligence</value>
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      <value>Multimodal Imaging</value>
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    <collection role="ddc" number="0">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="ddc" number="6">Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
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    <completedDate>2022-09-16</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Optical Flow als Methode zur Qualitätssicherung KI-unterstützter Untersuchungen von Barrett-Ösophagus und Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien</title>
    <abstract language="deu">Einleitung &#13;
Übermäßige Bewegung im Bild kann die Performance von auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden klinischen Entscheidungsunterstützungssystemen (CDSS) reduzieren. Optical Flow (OF) ist eine Methode zur Lokalisierung und Quantifizierung von Bewegungen zwischen aufeinanderfolgenden Bildern.&#13;
&#13;
Ziel &#13;
Ziel ist es, die Mensch-Computer-Interaktion (HCI) zu verbessern und Endoskopiker die unser KI-System „Barrett-Ampel“ zur Unterstützung bei der Beurteilung von Barrett-Ösophagus (BE) verwenden, ein Echtzeit-Feedback zur aktuellen Datenqualität anzubieten.&#13;
&#13;
Methodik &#13;
Dazu wurden unveränderte Videos in „Weißlicht“ (WL), „Narrow Band Imaging“ (NBI) und „Texture and Color Enhancement Imaging“ (TXI) von acht endoskopischen Untersuchungen von histologisch gesichertem BE und mit Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien (BERN) durch unseren KI-Algorithmus analysiert. Der zur Bewertung der Bildqualität verwendete OF beinhaltete die mittlere Magnitude und die Entropie des Histogramms der Winkel. Frames wurden automatisch extrahiert, wenn die vordefinierten Schwellenwerte von 3,0 für die mittlere Magnitude und 9,0 für die Entropie des Histogramms der Winkel überschritten wurden. Experten sahen sich zunächst die Videos ohne KI-Unterstützung an und bewerteten, ob Störfaktoren die Sicherheit mit der eine Diagnose im vorliegenden Fall gestellt werden kann negativ beeinflussen. Anschließend überprüften sie die extrahierten Frames.&#13;
&#13;
Ergebnis &#13;
Gleichmäßige Bewegung in eine Richtung, wie etwa beim Vorschieben des Endoskops, spiegelte sich, bei insignifikant veränderter Entropie, in einer Erhöhung der Magnitude wider. Chaotische Bewegung, zum Beispiel während dem Spülen, war mit erhöhter Entropie assoziiert. Insgesamt war eine unruhige endoskopische Darstellung, Flüssigkeit sowie übermäßige Ösophagusmotilität mit erhöhtem OF assoziiert und korrelierte mit der Meinung der Experten über die Qualität der Videos. Der OF und die subjektive Wahrnehmung der Experten über die Verwertbarkeit der vorliegenden Bildsequenzen korrelierten direkt proportional. Wenn die vordefinierten Schwellenwerte des OF überschritten wurden, war die damit verbundene Bildqualität in 94% der Fälle für eine definitive Interpretation auch für Experten unzureichend.&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
OF hat das Potenzial Endoskopiker ein Echtzeit-Feedback über die Qualität des Dateninputs zu bieten und so nicht nur die HCI zu verbessern, sondern auch die optimale Performance von KI-Algorithmen zu ermöglichen.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0042-1754997</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Gastroenterologie, Verdauungs- und Stoffwechselkrankheiten mit Sektion Endoskopie, 76, 2022, Hamburg</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Optical Flow</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="61">Medizin und Gesundheit</collection>
    <collection role="ddc" number="004">Datenverarbeitung; Informatik</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
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    <completedDate>2022-04-10</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) als Entscheidungsunterstützungssystem für nicht-Experten bei der Beurteilung von Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien (BERN)</title>
    <abstract language="deu">Einleitung&#13;
Die sichere Detektion und Charakterisierung von Barrett-Ösophagus assoziierten Neoplasien (BERN) stellt selbst für erfahrene Endoskopiker eine Herausforderung dar.&#13;
&#13;
Ziel&#13;
Ziel dieser Studie ist es, den Add-on Effekt eines künstlichen Intelligenz (KI) Systems (Barrett-Ampel) als Entscheidungsunterstüzungssystem für Endoskopiker ohne Expertise bei der Untersuchung von BERN zu evaluieren.&#13;
&#13;
Material und Methodik&#13;
Zwölf Videos in „Weißlicht“ (WL), „narrow-band imaging“ (NBI) und „texture and color enhanced imaging“ (TXI) von histologisch bestätigten Barrett-Metaplasien oder BERN wurden von Experten und Untersuchern ohne Barrett-Expertise evaluiert. Die Probanden wurden dazu aufgefordert in den Videos auftauchende BERN zu identifizieren und gegebenenfalls die optimale Biopsiestelle zu markieren. Unser KI-System wurde demselben Test unterzogen, wobei dieses BERN in Echtzeit segmentierte und farblich von umliegendem Epithel differenzierte. Anschließend wurden den Probanden die Videos mit zusätzlicher KI-Unterstützung gezeigt. Basierend auf dieser neuen Information, wurden die Probanden zu einer Reevaluation ihrer initialen Beurteilung aufgefordert.&#13;
&#13;
Ergebnisse&#13;
Die „Barrett-Ampel“ identifizierte unabhängig von den verwendeten Darstellungsmodi (WL, NBI, TXI) alle BERN. Zwei entzündlich veränderte Läsionen wurden fehlinterpretiert (Genauigkeit=75%). Während Experten vergleichbare Ergebnisse erzielten (Genauigkeit=70,8%), hatten Endoskopiker ohne Expertise bei der Beurteilung von Barrett-Metaplasien eine Genauigkeit von lediglich 58,3%. Wurden die nicht-Experten allerdings von unserem KI-System unterstützt, erreichten diese eine Genauigkeit von 75%.&#13;
&#13;
Zusammenfassung&#13;
Unser KI-System hat das Potential als Entscheidungsunterstützungssystem bei der Differenzierung zwischen Barrett-Metaplasie und BERN zu fungieren und so Endoskopiker ohne entsprechende Expertise zu assistieren. Eine Limitation dieser Studie ist die niedrige Anzahl an eingeschlossenen Videos. Um die Ergebnisse dieser Studie zu bestätigen, müssen randomisierte kontrollierte klinische Studien durchgeführt werden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0042-1745653</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">49. Jahrestagung der Gesellschaft für Gastroenterologie in Bayern e.V., Freising</enrichment>
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    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Friederike Prinz</author>
    <author>Tanja Schwamberger</author>
    <author>Jakob Schlottmann</author>
    <author>Stefan Karl Gölder</author>
    <author>Benjamin Walter</author>
    <author>Ingo Steinbrück</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
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      <value>Barrett-Ösophagus</value>
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      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
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      <value>Speiseröhrenkrankheit</value>
    </subject>
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    <title language="eng">INFLUENCE OF AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) BASED DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) ON THE DIAGNOSTIC PERFORMANCE OF NON-EXPERTS IN BARRETT´S ESOPHAGUS RELATED NEOPLASIA (BERN)</title>
    <abstract language="eng">Aims&#13;
Barrett´s esophagus related neoplasia (BERN) is difficult to detect and characterize during endoscopy, even for expert endoscopists. We aimed to assess the add-on effect of an Artificial Intelligence (AI) algorithm (Barrett-Ampel) as a decision support system (DSS) for non-expert endoscopists in the evaluation of Barrett’s esophagus (BE) and BERN.&#13;
&#13;
Methods&#13;
Twelve videos with multimodal imaging white light (WL), narrow-band imaging (NBI), texture and color enhanced imaging (TXI) of histologically confirmed BE and BERN were assessed by expert and non-expert endoscopists. For each video, endoscopists were asked to identify the area of BERN and decide on the biopsy spot. Videos were assessed by the AI algorithm and regions of BERN were highlighted in real-time by a transparent overlay. Finally, endoscopists were shown the AI videos and asked to either confirm or change their initial decision based on the AI support.&#13;
&#13;
Results&#13;
Barrett-Ampel correctly identified all areas of BERN, irrespective of the imaging modality (WL, NBI, TXI), but misinterpreted two inflammatory lesions (Accuracy=75%). Expert endoscopists had a similar performance (Accuracy=70,8%), while non-experts had an accuracy of 58.3%. When AI was implemented as a DSS, non-expert endoscopists improved their diagnostic accuracy to 75%.&#13;
&#13;
Conclusions&#13;
AI may have the potential to support non-expert endoscopists in the assessment of videos of BE and BERN. Limitations of this study include the low number of videos used. Randomized clinical trials in a real-life setting should be performed to confirm these results.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Endoscopy</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-00000012</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">ESGE Days 2022</enrichment>
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    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Robert Mendel</author>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Friederike Prinz</author>
    <author>Tanja Schwamberger</author>
    <author>Jakob Schlottmann</author>
    <author>Stefan Karl Gölder</author>
    <author>Benjamin Walter</author>
    <author>Ingo Steinbrück</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Artificial Intelligence</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
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      <value>Barrett's Esophagus</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Speiseröhrenkrankheit</value>
    </subject>
    <subject>
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      <type>swd</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Diagnose</value>
    </subject>
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    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) – ASSISTED VESSEL AND TISSUE RECOGNITION IN THIRD-SPACE ENDOSCOPY</title>
    <abstract language="eng">Aims &#13;
Third-space endoscopy procedures such as endoscopic submucosal dissection (ESD) and peroral endoscopic myotomy (POEM) are complex interventions with elevated risk of operator-dependent adverse events, such as intra-procedural bleeding and perforation. We aimed to design an artificial intelligence clinical decision support solution (AI-CDSS, “Smart ESD”) for the detection and delineation of vessels, tissue structures, and instruments during third-space endoscopy procedures.&#13;
&#13;
Methods&#13;
Twelve full-length third-space endoscopy videos were extracted from the Augsburg University Hospital database. 1686 frames were annotated for the following categories: Submucosal layer, blood vessels, electrosurgical knife and endoscopic instrument. A DeepLabv3+neural network with a 101-layer ResNet backbone was trained and validated internally. Finally, the ability of the AI system to detect visible vessels during ESD and POEM was determined on 24 separate video clips of 7 to 46 seconds duration and showing 33 predefined vessels. These video clips were also assessed by an expert in third-space endoscopy.&#13;
&#13;
Results &#13;
Smart ESD showed a vessel detection rate (VDR) of 93.94%, while an average of 1.87 false positive signals were recorded per minute. VDR of the expert endoscopist was 90.1% with no false positive findings. On the internal validation data set using still images, the AI system demonstrated an Intersection over Union (IoU), mean Dice score and pixel accuracy of 63.47%, 76.18% and 86.61%, respectively.&#13;
&#13;
Conclusions &#13;
This is the first AI-CDSS aiming to mitigate operator-dependent limitations during third-space endoscopy. Further clinical trials are underway to better understand the role of AI in such procedures.</abstract>
    <parentTitle language="eng">Endoscopy</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0042-1745037</identifier>
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    <author>Michael Meinikheim</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
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      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Artificial Intelligence</value>
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      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Third-Space Endoscopy</value>
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      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Smart ESD</value>
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    <collection role="ddc" number="0">Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke</collection>
    <collection role="ddc" number="6">Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften</collection>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
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