人工智能辅助结肠镜在结直肠病变检测与表征中的应用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07066046

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数据说明

疾病：结直肠癌（CRC）、腺瘤性息肉病、结直肠病变、结直肠癌。根据GLOBOCAN的数据，结直肠癌（CRC）目前在男女中的发病率均为每10万居民19.5例，是男性中第三常见的癌症，女性中第二常见的癌症，也是男女中第三大死因。根据世界卫生组织（WHO）的GLOBOCAN登记数据，估计CRC是全球第三常见的癌症类型，占所有新诊断癌症病例的10%，2020年对应1,931,590例，仅次于肺癌（11.4%）和乳腺癌（11.7%）。CRC是第二大癌症死亡原因（9.4%；2020年935,173例），仅次于肺癌，后者占全球癌症死亡的18%。在巴西，根据国家癌症研究所（INCA）的数据，CRC的发病率与全球一致，是按性别划分的第二常见癌症。结肠镜检查是最准确的CRC筛查方法，在检测结直肠病变方面灵敏度可达100%。

研究显示，腺瘤检出率每提高1%，结直肠癌死亡率可降低5%，这凸显了通过结肠镜检查发现结直肠病变尤其是腺瘤的重要性。因此，随着技术的进步，新型高清内镜配备虚拟染色和图像放大功能，以提高腺瘤检出率。近年来，人工智能辅助结肠镜检查在全球一些医疗中心（如日本）逐渐受到重视，有助于预防结直肠癌。2019年一项纳入700例患者的多中心研究表明，与标准结肠镜检查相比，人工智能辅助结肠镜检查的腺瘤检出率显著更高（54.8% vs. 40.4%）。随后，一项纳入1，058例患者的随机双盲临床试验比较了标准结肠镜检查与人工智能辅助结肠镜检查。结果显示，人工智能辅助结肠镜检查的腺瘤检出率为29%，而

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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