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Computer-based classification of small colorectal polyps by using narrow-band imaging with optical magnification - 02/12/11

Doi : 10.1016/j.gie.2011.08.001 
Sebastian Gross, MSc 1, 2, Christian Trautwein, MD 1, Alexander Behrens, MSc 2, Ron Winograd, MD 1, Stephan Palm, MSc 2, Holger H. Lutz, MD 1, Ramin Schirin-Sokhan, MD 1, Hartmut Hecker, MSc 3, Til Aach, MSc 2, Jens J.W. Tischendorf, MD 1,
1 Medical Department III (Gastroenterology, Hepatology, and Metabolic Diseases), University Hospital RWTH Aachen, Aachen, Germany 
2 Institute of Imaging and Computer Vision, RWTH Aachen University, Aachen, Germany 
3 Institute of Biometry, Medical School of Hannover, Carl-Neuberg-Straβe 1, Hannover, Germany 

Reprint requests: Jens J.W. Tischendorf, MD, Medical Department III (Gastroenterology, Hepatology, and Metabolic Diseases), University Hospital Aachen, RWTH Aachen University, Pauwelsstraβe 30, D-52074 Aachen, Germany

Résumé

Background

Recent studies have shown that narrow-band imaging (NBI) is a powerful diagnostic tool for the differentiation between neoplastic and non-neoplastic colorectal polyps.

Objective

To develop a computer-based method for classification of colorectal polyps.

Design

A prospective study.

Setting

University hospital.

Patients

A total of 214 patients with colorectal polyps who underwent a zoom NBI colonoscopy.

Interventions

A total of 434 detected polyps 10 mm or smaller were imaged and subsequently removed for histological analysis.

Main Outcome Measurements

Diagnostic performance in polyp classification by 2 experts, 2 nonexperts, and a computer-based algorithm.

Results

The expert group and the computer-based algorithm achieved a comparable diagnostic performance (expert group: 93.4% sensitivity, 91.8% specificity, and 92.7% accuracy; computer-based algorithm: 95.0% sensitivity, 90.3% specificity, and 93.1% accuracy) and were both significantly superior to the nonexpert group (86.0% sensitivity, 87.8% specificity, and 86.8% accuracy) in terms of sensitivity, negative predictive value, and accuracy. Subgroup analysis of 255 polyps 5 mm or smaller revealed comparable results without significant differences in the overall analysis of all polyps.

Limitations

No fully automatic classification system.

Conclusions

The study demonstrates that computer-based classification of colon polyps can be achieved with high diagnostic performance.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abbreviation : NBI


Plan


 DISCLOSURE: All authors disclosed no financial relationships relevant to this publication. Drs Gross, Trautwein, Aach, and Tischendorf were supported by the German Federal Ministry of Education and Research.


© 2011  American Society for Gastrointestinal Endoscopy. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
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Vol 74 - N° 6

P. 1354-1359 - décembre 2011 Retour au numéro
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  • Nitrous oxide for analgesia in colonoscopy without sedation
  • Magnus Løberg, Siv Furholm, Ingrid Hoff, Lars Aabakken, Geir Hoff, Michael Bretthauer
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  • A morphologic analysis of sessile serrated polyps observed during routine colonoscopy (with video)
  • Uma S. Tadepalli, Dennis Feihel, Kenneth M. Miller, Steven H. Itzkowitz, Joseph S. Freedman, Susan Kornacki, Lawrence B. Cohen, Neville D. Bamji, Carol A. Bodian, James Aisenberg

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