A neural 
network algorithm for detection of GI angiectasia during 
small-bowel capsule endoscopy - CNRS - Centre national de la recherche scientifique Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Gastrointestinal Endoscopy Année : 2019

A neural 
network algorithm for detection of GI angiectasia during 
small-bowel capsule endoscopy

Pauline Vasseur
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1297589
Cynthia Li
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Franck Cholet
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Jean-Christophe Saurin
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Xavier Amiot
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Michel Delvaux
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Clotilde Duburque
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Geoffroy Vanbiervliet
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Romain Gerard
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Jean-Philippe Le Mouel
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Chloé Leandri
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Stéphane Lecleire
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Farida Mesli
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Isabelle Nion-Larmurier
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Sylvie Sacher-Huvelin
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Philippe Marteau
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  • PersonId : 914789

Résumé

Background and Aims Gastrointestinal angiectasia (GIA) is the most common small bowel (SB) vascular lesion, with an inherent risk of bleeding. SB Capsule Endoscopy (SB-CE) is the currently accepted diagnostic procedure. The aim of this study was to develop a computer-assisted diagnosis (CAD) tool for the detection of GIA. Methods Deidentified SB-CE still frames featuring annotated typical GIA and normal control still frames, were selected from a database. A semantic segmentation images approach associated with a convolutional neural network (CNN) was used for deep feature extractions and classification. Two datasets of still frames were created and used for machine-learning and for algorithm testing. Results The GIA detection algorithm yielded a sensitivity of 100%, a specificity of 96%, a positive predictive value of 96%, and a negative predictive value of 100%. Reproducibility was optimal. The reading process for an entire SB-CE video would take 2340 seconds (39 minutes). Conclusion The developed CNN-based algorithm had high diagnostic performances allowing detection of GIA in SB-CE still frames. This study paves the way for future automated CNN-based SB-CE reading softwares.
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Dates et versions

hal-01835422 , version 1 (11-07-2018)

Identifiants

Citer

Romain Leenhardt, Pauline Vasseur, Cynthia Li, Gabriel Rahmi, Franck Cholet, et al.. A neural 
network algorithm for detection of GI angiectasia during 
small-bowel capsule endoscopy. Gastrointestinal Endoscopy, 2019, 89 (1), pp.189-194. ⟨10.1016/j.gie.2018.06.036⟩. ⟨hal-01835422⟩
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