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    <publishedYear>2025</publishedYear>
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    <publisherName>Thieme</publisherName>
    <publisherPlace>Stuttgart</publisherPlace>
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    <completedDate>2025-07-10</completedDate>
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    <title language="deu">Künstliche Intelligenz als Hilfsmittel zur Detektion der Papilla duodeni major und des papillären Ostiums während der ERCP</title>
    <abstract language="deu">Einleitung &#13;
Die Endoskopische Retrograde Cholangiopankreatikographie (ERCP) ist der Goldstandard in der endoskopischen Therapie von Erkrankungen des pankreatobiliären Trakts. Allerdings ist sie technisch anspruchsvoll, schwer zu erlernen und mit einer relativ hohen Komplikationsrate assoziiert. Daher soll in der vorliegenden Machbarkeitsstudie geprüft werden, ob mithilfe eines Deeplearning- Algorithmus die Papille und das Ostium zuverlässig detektiert werden können und dieser für Endoskopiker, insbesondere in der Ausbildungssituation, ein geeignetes Hilfsmittel darstellen könnte. Material und Methodik Insgesamt wurden 1534 ERCP-Bilder von 134 Patienten analysiert, wobei sowohl die Papilla duodeni major als auch das Ostium segmentiert wurden. Anschließend erfolgte das Training eines neuronalen Netzes unter Verwendung eines Deep-Learning-Algorithmus. Für den Test des Algorithmus erfolgte eine fünffache Kreuzvalidierung.&#13;
&#13;
Ergebnisse &#13;
Auf den 1534 gelabelten Bildern wurden für die Klasse Papille ein F1-Wert von 0,7996, eine Sensitivität von 0,8488 und eine Spezifität von 0,9822 erzielt. Für die Klasse Ostium ergaben sich ein F1-Wert von 0,5198, eine Sensitivität von 0,5945 und eine Spezifität von 0,9974. Klassenübergreifend (Klasse Papille und Klasse Ostium) betrug der F1-Wert 0,6593, die Sensitivität 0,7216 und für die Spezifität 0,9898.&#13;
&#13;
Zusammenfassung &#13;
In der vorliegenden Machbarkeitsstudie zeigte das neuronale Netz eine hohe Sensitivität und eine sehr hohe Spezifität bei der Identifikation der Papilla duodeni major. Die Detektion des Ostiums erfolgte hingegen mit einer deutlich geringeren Sensitivität. Zukünftig ist eine Erweiterung des Trainingsdatensatzes um Videos und klinische Daten vorgesehen, um die Leistungsfähigkeit des Netzwerks zu verbessern. Hierdurch könnte langfristig ein geeignetes Assistenzsystem für die ERCP, insbesondere in der Ausbildungssituation etabliert werden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0045-1806882</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">52. Jahrestagung der Gesellschaft für Gastroenterologie in Bayern e. V.</enrichment>
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    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Stephan Zellmer</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Tobias Weber</author>
    <author>Georg Braun</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Elisabeth Schnoy</author>
    <author>Lisa Birzle</author>
    <author>Niklas Aehling</author>
    <author>Dominik Andreas Helmut Otto Schulz</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
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    <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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