Real-Time Diagnosis of an Early Barrett's Carcinoma using Artificial Intelligence (AI) - Video Case Demonstration
- Introduction We present a clinical case showing the real-time detection, characterization and delineation of an early Barrett’s cancer using AI. Patients and methods A 70-year old patient with a long-segment Barrett’s esophagus (C5M7) was assessed with an AI algorithm. Results The AI system detected a 10 mm focal lesion and AI characterization predicted cancer with a probability of >90%. After ESD resection, histopathology showed mucosal adenocarcinoma (T1a (m), R0) confirming AI diagnosis. Conclusion We demonstrate the real-time AI detection, characterization and delineation of a small and early mucosal Barrett’s cancer.
Verfasserangaben: | Alanna EbigboORCiD, Robert MendelORCiD, Georgios Tziatzios, Andreas Probst, Christoph PalmORCiDGND, Helmut Messmann |
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DOI: | https://doi.org/10.1055/s-0040-1704075 |
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch): | Endoscopy |
Verlag: | Thieme |
Dokumentart: | Konferenzveröffentlichung (Präsentation, Abstract) |
Sprache der Veröffentlichung: | Englisch |
Jahr der Veröffentlichung: | 2020 |
Datum der Freischaltung: | 30.05.2022 |
Freies Schlagwort / Tag: | Artificial Intelligence; Barrett's Carcinoma |
GND-Schlagwort: | Speiseröhrenkrebs; Künstliche Intelligenz; Diagnose |
Jahrgang: | 52 |
Ausgabe / Heft: | S 01 |
Seiten/Abspieldauer: | S23 |
Konferenzangabe: | ESGE Days 2020 |
Fakultäten / Institute / Einrichtungen: | Fakultät Informatik und Mathematik |
Fakultät Informatik und Mathematik / Regensburg Medical Image Computing (ReMIC) | |
Begutachtungsstatus: | peer-reviewed |
Forschungsschwerpunkt: | Lebenswissenschaften und Ethik |
Lizenz (Deutsch): | Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG |