<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<export-example>
  <doc>
    <id>7798</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2024</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>e828</pageFirst>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>09</issue>
    <volume>62</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Georg Thieme Verlag KG</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>--</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Intraoperative Phasenerkennung bei endoskopischer Submukosadissektion mit Hilfe von künstlicher Intelligenz</title>
    <abstract language="deu">Einleitung: &#13;
Künstliche Intelligenz (KI) wird in der Endoskopie des Gastrointestinaltraktes zur Erkennung und Charakterisierung von Kolonpolypen eingesetzt. Die Rolle von KI bei therapeutischen Maßnahmen wurde noch nicht eingehend untersucht. Eine intraprozedurale Phasenerkennung bei endoskopischer Submukoasdissektion (ESD) könnte die Erhebung von Qualitätsindikatoren ermöglichen. Weiterhin könnte diese Technologie zu einem tieferen Verständnis über die Eigenschaften der Prozedur führen und weiterführende Applikationen zur automatischen Dokumentation oder standardisiertem Training vorbereiten.&#13;
Ziele: Ziel dieser Studie war die Entwicklung eines KI Algorithmus zur intraprozeduralen Phasenerkennung bei endoskopischer Submukosadissektion.&#13;
Methodik: &#13;
2071546 Einzelbilder aus 27 ESD Videos in voller Länge wurden für die übergeordneten Klassen Diagnostik, Markierung, Nadelinjektion, Dissektion und Blutung, sowie die untergeordneten Klassen Endoskop-Manipulation, Injektion und Applikation von elektrischem Strom annotiert. Mit einem Trainingsdatensatz (898440 Einzelbilder, 17 ESDs) wurde ein Video Swin Transformer mit uniformer Stichprobenentnahme trainiert und intern validiert (769523 Einzelbilder, 6 ESDs). Neben der internen Validierung wurde der Algorithmus anhand von einem separaten Testdatensatz (403583 Einzelbilder, 4 ESDs) evaluiert.&#13;
Ergebnis: &#13;
Der F1 Score des Algorithmus für alle Klassen lag in der internen Validierung bei 83%, in dem separaten Test bei 90%. Anhand des separaten Tests wurden true positive (TP)-Raten für Diagnostik, Markierung, Nadelinjektion, Dissektion und Blutung von 100%, 100%, 96%, 97% und 93% ermittelt. Für Endoskopmanipulation, Injektion und Applikation von Elektrizität lagen die TP-Raten bei 92%, 98% und 91%.&#13;
Schlussfolgerung: &#13;
Der entwickelte Algorithmus klassifizierte ESD Videos in voller Länge und anhand jedes einzelnen Bildes mit hoher Genauigkeit. Zukünftige Forschungsvorhaben könnten intraoperative Qualitätsindikatioren auf Basis dieser Informationen entwickeln und eine automatisierte Dokumentation ermöglichen.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0044-1790084</identifier>
    <enrichment key="opus.import.date">2024-11-18T10:16:05+00:00</enrichment>
    <enrichment key="opus.source">sword</enrichment>
    <enrichment key="opus.import.user">importuser</enrichment>
    <enrichment key="ConferenceStatement">78. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP. - Viszeralmedizin 2024. - 9/30/2024 - 10/5/2024</enrichment>
    <enrichment key="BegutachtungStatus">peer-reviewed</enrichment>
    <licence>Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG</licence>
    <author>Markus W. Scheppach</author>
    <author>Danilo Weber Nunes</author>
    <author>X. Arizi</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="persons" number="palmbarrett">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - Projekt Barrett</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
  </doc>
  <doc>
    <id>6484</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2023</publishedYear>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>deu</language>
    <pageFirst>e539</pageFirst>
    <pageLast>e540</pageLast>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue>08</issue>
    <volume>61</volume>
    <type>conferencepresentation</type>
    <publisherName>Thieme</publisherName>
    <publisherPlace>Stuttgart</publisherPlace>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2023-09-18</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">Verwendung künstlicher Intelligenz bei der Detektion der Papilla duodeni major</title>
    <abstract language="deu">Einleitung Die Endoskopische Retrograde Cholangiopankreatikographie (ERCP) ist der Goldstandard in der Diagnostik und Therapie von Erkrankungen des pankreatobiliären Trakts. Jedoch ist sie technisch sehr anspruchsvoll und weist eine vergleichsweise hohe Komplikationsrate auf.&#13;
&#13;
Ziele &#13;
In der vorliegenden Machbarkeitsstudie soll geprüft werden, ob mithilfe eines Deep-learning-Algorithmus die Papille und das Ostium zuverlässig detektiert werden können und somit für Endoskopiker mit geringer Erfahrung ein geeignetes Hilfsmittel, insbesondere für die Ausbildungssituation, darstellen könnten.&#13;
&#13;
Methodik&#13;
Wir betrachteten insgesamt 606 Bilddatensätze von 65 Patienten. In diesen wurde sowohl die Papilla duodeni major als auch das Ostium segmentiert. Anschließend wurde eine neuronales Netz mittels eines Deep-learning-Algorithmus trainiert. Außerdem erfolgte eine 5-fache Kreuzvaldierung.&#13;
&#13;
Ergebnisse&#13;
Bei einer 5-fachen Kreuzvaldierung auf den 606 gelabelten Daten konnte für die Klasse Papille eine F1-Wert von 0,7908, eine Sensitivität von 0,7943 und eine Spezifität von 0,9785 erreicht werden, für die Klasse Ostium eine F1-Wert von 0,5538, eine Sensitivität von 0,5094 und eine Spezifität von 0,9970 (vgl. [Tab. 1]). Unabhängig von der Klasse zeigte sich gemittelt (Klasse Papille und Klasse Ostium) ein F1-Wert von 0,6673, eine Sensitivität von 0,6519 und eine Spezifität von 0,9877 (vgl. [Tab. 2]).&#13;
&#13;
Schlussfolgerung &#13;
In vorliegende Machbarkeitsstudie konnte das neuronale Netz die Papilla duodeni major mit einer hohen Sensitivität und sehr hohen Spezifität identifizieren. Bei der Detektion des Ostiums war die Sensitivität deutlich geringer. Zukünftig soll das das neuronale Netz mit mehr Daten trainiert werden. Außerdem ist geplant, den Algorithmus auch auf Videos anzuwenden. Somit könnte langfristig ein geeignetes Hilfsmittel für die ERCP etabliert werden.</abstract>
    <parentTitle language="deu">Zeitschrift für Gastroenterologie</parentTitle>
    <identifier type="doi">10.1055/s-0043-1772000</identifier>
    <identifier type="url">https://www.thieme-connect.de/products/ejournals/abstract/10.1055/s-0043-1772000</identifier>
    <enrichment key="ConferenceStatement">Viszeralmedizin 2023 77. Jahrestagung der DGVS mit Sektion Endoskopie Herbsttagung der Deutschen Gesellschaft für Allgemein- und Viszeralchirurgie mit den Arbeitsgemeinschaften der DGAV und Jahrestagung der CACP</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>Stephan Zellmer</author>
    <author>David Rauber</author>
    <author>Andreas Probst</author>
    <author>Tobias Weber</author>
    <author>Sandra Nagl</author>
    <author>Christoph Römmele</author>
    <author>Elisabeth Schnoy</author>
    <author>Christoph Palm</author>
    <author>Helmut Messmann</author>
    <author>Alanna Ebigbo</author>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Künstliche Intelligenz</value>
    </subject>
    <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>
  </doc>
  <doc>
    <id>6369</id>
    <completedYear/>
    <publishedYear>2022</publishedYear>
    <thesisYearAccepted>2022</thesisYearAccepted>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber>262</pageNumber>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>doctoralthesis</type>
    <publisherName>Universidade Federal de São Carlos</publisherName>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2022-03-28</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Computer-assisted diagnosis of Barrett's esophagus using machine learning techniques</title>
    <title language="por">Auxílio ao diagnóstico automático do esôfago de Barrett utilizando aprendizado de máquina</title>
    <abstract language="eng">Esophageal adenocarcinoma is an illness that is usually hard to detect at the early stages&#13;
in the presence of Barrett’s esohagus. The development of automatic evaluation systems of such illness may be very useful, thus assisting the experts in the neoplastic region detection. With the strong growth of machine learning techniques aiming to improve the effectivess of medical diagnosis, the use of such approaches characterizes a strong scenario to be explored for the early diagnosis of esophageal adenocarcinoma. Barrett’s esophagus as a predecessor of adenocarcinoma can be explained by some risk factors, such as obesity, smoking, and late medical diagnosis. This project proposes the development of new computer vision and machine learning techniques to assist the automatic diagnosis of the esophageal adenocarcinioma based on the evaluation of two kind of features: (i) handcrafted features, calculated by means of human knowledge using some image processing technique and; (ii) deeply-learnable features, calculated exclusively based on deep learning techniques. From the extensive application of global and local protocols for the models proposed in this work, the description of cancer-affected images and Barrett’s esophagus-affected samples were generalized and deeply evaluated using, for example, classifiers such as Support Vector Machines, ResNet-50 and the combination of descriptions by handcrafted and deeply-learnable features. Also, the behavior of the automatic definition of key-points within the evaluated techniques was observed, something of a paramount importance nowadays to guarantee transparency and reliability in the decisions made by computational techniques. Thus, this project contributes to both the computational and medical fields, introducing new classifiers, approaches and interpretation of the class generalization process, in addition to proposing fast and precise manners to define cancer, delivering important and novel results concerning the accurate identification of cancer in samples affected by Barrett’s esophagus, showing values around 95% of correct identification rates and arranged in a collection of scientific works developed by the author during the research period and submitted/published to date.</abstract>
    <identifier type="handle">https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/15820</identifier>
    <enrichment key="TitelVerleihendInstitution">Universidade federal de São Carlos, Centro de Ciências exatas e de tecnologia</enrichment>
    <enrichment key="opus.doi.autoCreate">false</enrichment>
    <enrichment key="opus.urn.autoCreate">false</enrichment>
    <author>Luis Antonio de Souza Jr.</author>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Machine Learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Barrett's esophagus</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Deep Learning</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>handcrafted features</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>deeply-learnable features</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>convolutional neural networks</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>interpretability</value>
    </subject>
    <collection role="institutes" number="FakIM">Fakultät Informatik und Mathematik</collection>
    <collection role="persons" number="palmremic">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - ReMIC</collection>
    <collection role="persons" number="palmbarrett">Palm, Christoph (Prof. Dr.) - Projekt Barrett</collection>
    <collection role="othforschungsschwerpunkt" number="16314">Lebenswissenschaften und Ethik</collection>
    <collection role="institutes" number="">Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC)</collection>
    <collection role="othpublikationsherkunft" number="">Dissertation in Kooperation</collection>
  </doc>
</export-example>
