Tytuł projektu: Oparta na konwolucyjnych sieciach neuronowych wspomagana komputerowo diagnostyka endoskopowa wykrywania wczesnych zmian nowotworowych (gruczolaków) w obszarze jelita grubego. Endoscopic Computer-aided Diagnostics based on convolution neural network in detection of early phase adenoma

Dane projektu

Okres realizacji:
01/03/2022 - 01/03/2025
Wartość projektu:
1497500,00

Stopień realizacji projektu

%
Opis projektu

Celem projektu COMRADE jest stworzenie systemu wspomaganej komputerowo diagnostyki lekarskiej opartego na działaniukonwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), który pomagałby w wykrywaniu wczesnych zmian nowotworowych (gruczolaków) w jelicie grubym.Podstawowy problem opisanym w projekcie wynika z faktu, że ludzkie oczy niestety nie pozwalają na szybką detekcję niewielkich płaskich zmian wobrębie światła jelit. Problem ten szczególnie związany jest z powszechnie wykorzystywaną na świecie endoskopią pracującą w zakresie światłąwidzialnego, która z reguły nie dysponuje żadnym powiększeniem. Możliwości wczesnej detekcji gruczolaków w takim przypadku są więc uzależnioneod dwóch czynników: poziomu doświadczenia operatora oraz sprzętu jakim dysponuje. Aby poprawić jakość wyniku i zmniejszyć margines błędu złej diagnozy (zmniejszyć odsetek wyników fałszywie ujemnych), potrzebne jest zwiększenie dokładności i precyzji rozpoznawania gruczolaków nawczesnym etapie ich rozwoju. Taka diagnostyka jest niezwykle ważna z punktu widzenia pacjenta w wieku 50+, który znajduje się w grupie ryzyka wystąpienia nowotworu jelita grubego oraz wszystkich pacjentów z chorobami zapalnymi jelit. Wskaźnik wykrywalności gruczolaka (ADR) jest powszechnie akceptowanym międzynarodowym punktem odniesienia w zakresie jakości wykonywanej przez lekarzy kolonoskopii przesiewowej. ADRbezpośrednio wyznacza odsetek osób poddawanych pełnej kolonoskopii przesiewowej, u których wykryto jeden lub więcej gruczolaków lub polipów. Projekt szacuje ze średni wskaźnik dobrego endoskopisty na poziomie 25% mógłby zostać zwiększony przy udziale CNN do ok. 80%. Tak wysokaskuteczność będzie zależała od jakości stworzonej na potrzeby projektu publicznej bazy danych zdjęć i filmów kolonoskopowych. Projekt przewiduje zawiązanie współpracy w zakresie tworzenia publicznej bazy danych zdjęć i filmów kolonoskopowych z czołowymi jednostkami klinicznymi w kraju. Projekt finansowany przez NCBiR w ramach programu LIDER XII

Osoby realizujące projekt
Koordynator Merytoryczny
dr Marcin Talar
więcej zamknij