胃肠病学2620年第25卷第8期
-561 -
曹海燕何松
*
*DOI ： 5. 3969/j. issn. 50-7125. 2626.0& 02
*
本文通信作者,Email : Ue0octo05@ d/a. com
重庆医科大学附属第二医院消化内科(400010)
摘要 胶囊内镜(CE)是检测小肠病变的主要手段，然而一次CE 检查产生约9万张图像，筛选病变图像耗时、 枯燥，且受医师经验和专业技术水平影响，易造成漏诊。因此，亟待研发能自动检测肠道病变的系统以解决上述问 题。近年来，人工智能(AI)逐渐深入医学领域，以大数据和云计算为基础的计算机辅助诊断技术成为临床研究热 点。以卷积神经网络(CNN )为代表的深度学习(DL)模型对病灶具有快速识别能力，可有效降低漏诊率。本文就 AI 技术在CE 图像识别中的应用进展作一综述。 关键词胶囊内镜；人工智能；深度学习；神经网络(计算机)；卷积神经网络；图像识别
Application Progress of Artificial Intelligence Technology in Image Recognition of Capsule Endoscopy CAO
Hai-yan , HE Song. Department op Gastroenterology , the Second AfinateP Hospital op Chongqing MePical University ,
Chongqing (400010)
Coeespondeece te ： HE Song , Email : ****************
Abstrech CapsuU endoscopy (CE) is the main metho/ to deWot small intesdnal lesions. However, a single CE examination proXuces a/oxt 64 004 ioa/es , to screen lesion from the hupe amount of ioapes is a tioe-cousuming, boring
worh , and R easy to cause missed diapnosis because of the Ooited experience and pofessioual shill of physician. Therefore , 0 is uraent to develop a system that can a/WmaOcaky deWot intestinal lesions. In recent years, the technipue of
apificial inwlligenco ( AI) has /ra/ually penetrawd into the medical UelU , and the computer-oibed diapnosdc technolo/y
based on big data and cU/P computing has become a ho- spot of clinical research. The deep learning ( DL ) mokel
represenWd by couveWtioual neural networh ( CNN ) has the ahi/ty of rapid recognikon of lesions and can eUectively reduce
the missed diapnosis rate. This articU reviewed the app/catiou progress of AI Wchnolo/y in ioa/e recognikon of CE.
Key words Capsule Endoscopes ； ArtiOcial Inwlligenco ; Deep Learning ； Neural Networhs ( Computer )；
Convolutional Neural Networhs ； Ima/e Recognikon
21世纪初以列Given Imaping 公司生产出世界上第一
台无线胶囊内镜(capsule endoscope , CE )，即M0A CE，自此 开创了小肠可视化检查的新时代。2244年我国自主研发的
CE 获得国家药品监督管理局批准。CE 具有无创性、无需麻
醉、无交叉感染、患者耐受性好等优点，现已广泛应用于临 床。近年来,CE 在各领域都取得了突破性进展，胶囊食管 镜、磁控胶囊胃镜以及胶囊结肠镜的诞生，使消化道内镜检 查更为便利。同时，利用CE 进行活检、给药、感知消化道内 部压力和pH 值等指标、智能导航等新技术不断开发，更有 利于肠道疾病的早发现和早诊断。CE 对小肠疾病，如克罗
恩病、不明原因消化道出血(obscure gastointestinal bleeping ,
OGIB )、小肠息肉和肿瘤、乳糜泻、遗传性息肉病综合征等具
有较高的诊断价值71异]。然而一次CE 检查产生约6万张图
像7]，筛选病变图像耗时、枯燥，且受医师经验和专业技术 水平影响，易造成漏诊。因此，亟待研发能自动检测肠道病
变的系统以解决上述问题，提高病变检出率和医务工作者的 效率。近年来，人工智能(artificial inwlligenco , AI )逐渐深入
医学领域，以大数据和云计算为基础的计算机辅助诊断技术 成为临床研究热点。本文就AI 技术在CE 图像识别中的应
用进展进行综述，以期提高临床和内镜医师对相关知识的认 知，从而为AI 技术在消化道疾病内镜诊治中的推广应用奠
基。
一、基于深度学习(deep learning , DL)的AI 技术任秀娟
AI 的概念最早于1956年由美国科学家McCarthy 等7]
在Dartmo/th 会议上提出。AI 是指使用计算机模拟、拓展和 延伸人的某些思维过程和智能行为的学科，其主要研究领域
包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统 等。DL 通过自动提取文本信息、声音信号、图像、视频等数 据特征，并在历史数据的基础上发展成一套独特的算法，是
AI 的一个新研究领域，其在医学领域中的应用为更详细的
医学图像分析开辟了新途径7]。不同于传统机器学习通过
手工提取图像的边界、纹理、强度、颜、时空特征等信息进 行特征训练,DL 需保证图像的完整性和准确性才能避免遗
•522•Chiu J GasWoextemi,2029,Vol.25,No.8
漏病变J］。DL系以模仿动物神经系统来创建自身神经网络，其中卷积神经网络（coxvlutpol neural networb,CNN）是
一种需最少预处理的DL模型，由一系列卷积层、池化层和连接层构成，在提取图像时具有更高的效率。据相关研究
报道，目前在CNN单模型中，LeNeW、AluNewVGGCot和GogLeNu已能获得较准确的图像识别结果J/C5］。
近年来,AI的图像识别功能已应用于病理学［5］、放射学［-］、皮肤病学［-］等学科。Shen等［-］通过系统性回顾比较AI与临床医师对疾病的诊断效力，涉及的学科领域包括
眼科学、皮肤病学、放射学，结果表明AI优于经验不足的临
床医师。在消化病学领域，大多数AI研究集中于胃肠道炎
症、肿瘤和息肉、出血、肝纤维化评估以及胰腺炎与胰腺癌的鉴别诊断等［-］。在消化内镜方面，我国较早利用CNN模型的是Wang等［-］将之用于识别结肠息肉，该团队利用7290例患者的结肠镜检查图像进行训练学习，再利用新纳入的7138例患者的97113张图像进行验证，结果显示其敏感性、特异性和受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）分别为94.38%、95.92%和4.784，提示CNN模型有助于提高结肠息肉和腺瘤的检出率。因此，未来基于DL的计算机辅助诊断将逐渐显露优势。
二、AI在CE领域的应用进展
7.CE的定位识别功能:CE作为一种非侵入性成像手段，类似于一台“微型相机”在整个消化道内连续拍摄，因此可捕捉全消化道管腔内图像。如要特异性地检测小肠病变，必须先识别小肠的起止点。Zoo等［5］开发了基于深度CNN 的CE分类系统（deep CNN-Sase）CE classification system, DCNN-CE-CS）用于区分消化道器官，其利用25例患者约140万张CE图像进行训练，通过测试准确性可达到95%，且该系统对CE图像受个体和复杂的消化道环境影响（包括旋转、图像亮度变化等）具有很强的鲁棒性（即控制系统在一定的参数摄动下维持其他某些性能的特性）。徐兰猛［-］利用DL中的Caffe框架对不同消化道器官部位的图像数据进行训练测构小肠位别通位小肠的别到96039%病具
定的辅助意义。
CE经口吞入后，借助人体运动、重力以及肠道蠕动通过消化道，最后随肠液、食糜以及粪便排出体外。小肠全长约5~7米，受人体复杂内环境的影响，CE运行时间长，临床难以做到实时监控，因此对小肠CE位置的判断尤为重要。2017年Dimas等［5］发表的基于神经网络的研究利用视觉里程表通过识别连续的CE视频帧来估算CE在胃肠道中的实际行程。视觉里程表完成机器人导航任务是通过一个（单目里程表）或2个（立体里程表/摄像头收集的视觉信息使机器人了解其位置和方位，从而在已知或未知环境中导航。该项研究最低的平均定位误差为（2.74±7.59）cm，为精准识别病变以及后续开展体内、外提供了新途径。
9.提高肠道可视性：肠道清洁质量对CE的可视性尤为重要，既往研究表明，不充足的肠道准备可能会导致35%-42%的结肠腺瘤漏检率［5社4。武汉大学人民医院开发了一
款用于结直肠肠道清洁度评分的AI系统EndoAngel®，在对160张结肠图像的人机测试中，准确性可达93.33%，明显高于内镜医师评估；但在对140张有气泡干扰的图像进行评估时，其准确性仅有84%［9］。该研究结果提示，肠道准备的充分性直接AB病变的性。CE视频成像，胆汁、食物残渣、气泡以及液体量等非信息帧均会直接影响内镜医师的视野。此外,CE不规则运动产生的冗杂信息帧也会影响整个视野的清晰度［3］。
Seyul等［4］介绍了一种利用小肠运动特点的分类方法解决肠腔内成像问题，研究采用随机分层方法从数据库中分别抽取CE图像作为训练集和测试集，通过对食糜、气泡、清晰的斑点、褶皱以及肠壁等的识别对视野进行清晰定位，准确性达到96%。Yuan等［6］利用DL模型对气泡、浑浊以及清晰图像等的识别亦获得了较高的准确性。因此，内镜医师在回顾阅片时，将冗杂信息剔除后，可做到更快速、准确地定位病变。
3.对小肠常见病灶的识别功能：因小肠疾病的病灶大小、表面纹理、边界、密度、颜等呈个体化差异表现，加之肠道准备质量、CE亮度、拍摄视角等诸多因素的影响,CE对小肠病变的甄别有一定难度。在DL模型应用之前，计算机对病变的识别大多采用人工提取特征的方式，如颜直方图、尺度不变特征转换、离散小波变换、轮廓转换以及支持向量机等，采用上述方法的研究多基于较小型的数据库，不能确保每次均能完整提取信息，存在需反复提取信息、耗时长、费用高、普适性差等缺点［5］。较之传统的机器学习,DL模型更智能化，能自动提取更多像素级别的病变细节和特征，从而更好地适应复杂的人体和临床环境。
CE图像通常可分类为正常、炎症、溃疡、出血、血管疾病、突出病变、淋巴管扩张、淋巴滤泡增生、憩室、寄生虫等［7。近期发表的一项涉及中国77个医疗中心的回顾性研究［5］利用ImayeNot获取预处理模型，将在此模型基础上发展而来的ResNot模型用于训练7974例患者的158935张CE图像，分别由20名消化科医师和CNN模型对5004例患者的7亿余张图像进行验证，分析显示消化科医师对小肠疾
病的敏感性仅为76.89%,CNN模型的敏感性则高达99.90%，差异有统计学意义，而且后者将平均阅片时间从96.9min缩短至5.9mix，工作效率明显提高。但CNN模型对图像的解释标准尚不确定，其机械术语难以形成客观的医学语言，内部算法亦不明确，呈“黑箱”操作模式，如应用于，。需大量性数据CNN 用于病种分类、疾病鉴别诊断等的效能作进一步验证。
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①出血：小肠出血是近年来的研究热点，因肠道出血的红调较正常黏膜区域明显，故早期研究主要局限于使用颜矩或颜直方图，亦有文献报道利用可疑血液指示器(wwected bUok indicator,SBI)对活动性出血进行快速识别，敏感性超过96%，但特异性较低(2%~65%)75异5］。日本学者利用肠腔内活动性出血或血凝块血液含量的差异研发出了ResNeW4深度网络结构的CNN算法来识别血液含量，该方法检测肠腔内血液含量的AUC达到4.9968，以概率4.5为临界值，敏感性、特异性和准确性分别为66.63%、99.06%和96.86%，均高于SBI检测的相应数据(77.60%、96.86%和96.35%)，具有明显优势72。Li等72］对比了4种DL模型(LeNewAWxNewGoogLeNet、VGGAet)识别肠道出血的效率，四者的体系结构在输入格式、深度和模块方面有所不同，对17094张原始图像测试的准确性分别为67.44%、98.07%、54.04%和98.77%；将原始数据库扩大17倍后，测试准确性分别为79.81%、9846%I66.33%和98.65%；在训练阶段,4种模型运算耗时分别为3mo、2h、5h和36U上述结果表明，随着数据库的扩大，运算准确性有所降低，但加深网络结构后，运算准确性和效率明显提高。然而，
神经网络存在网络结构越深、计算量越大、耗时越长的缺点，因此需要更高质量、更大的数据库才能保证其运算，这往往会导致数据集的过度拟合，也会影响结果的准确性。
胃肠道血管扩张(gastointestinal angiectasia,GIA)是指正常黏膜和黏膜下畸形静脉和毛细血管发生的扩张性病变，内镜下表现为平坦、鲜红病变，为OGIB的病因之一。有学者利用CNN的语义分割图像算法对GIN和正常胃肠道图像各604张进行测试，结果显示其敏感性和特异性分别为54%和96%73］。但该研究是从连续的CE全长视频画面中提取静止帧，对所提取图像的清晰度有要求，在临床实践中做到此点有相当大的难度。
②溃疡和糜烂：溃疡和糜烂是消化道最常见的病变，多与滥用非，体抗炎药、克罗恩病、小肠恶性肿瘤等有关，早期黏膜表现不明显，病变扩大并侵及黏膜下层、肌层、血管后，可引起出血、穿孔甚至因瘢痕形成导致小肠狭窄等并发症，严重威胁人类健康。
AWshar等72］沿用已训练好的GoogLeNewAUxNet模型对溃疡和非溃疡图像进行训练，结果显示前者训练时间明显短于后者，在学习率为4.0041时，两者的准确性均可达到54%O Wang等72］研发了一款以ResNet-34为基础、将浅层超特征与更深层特征融合的HAnet体系结构，为溃疡诊断提供最终决策。研究利用1417例患者的CE视频图像集进行分析，最终通过HAnet验证，准确性、敏感性和特异性均在91%以上，优于VGG、DenseNet、、nceptWnAesNetA2等DL模型以及传统的机器学习方法。
KWug等76］利用CNN模型诊断克罗恩病的溃疡病变，结果显示准确性为65.4%-66.0%,AUC达到4.99，表明CNN模型有助于解决近端回肠克罗恩病诊断困难的问题，为Lewis评分和CE克罗恩病活动指数(CECDAI)评分提供可靠的数据支持。
③小肠息肉和肿瘤:Yuan等74］提出了一种新的基于图像流形约束的堆叠稀疏自动编码器(stackey sparse auto-enco/er with ima/e manOolU constraint,SSAEIM)深度特征学习方法，采用该方法对35例患者的404张CE图像进行分析以识别结直肠息肉，总体识别准确性可达98%。L-等77采用机器学习的方法，基于彩纹理特征，提出了一种将均匀局部二进制模式与小波相结合的方法描述CE图像特征，对小肠肿瘤的识别准确性达到60.2%。较之其他消化道病变，目前CNN模型用于识别小肠息肉和肿瘤的研究尚少，可能与可供训练的CE图像数据集不足、小肠肿瘤较罕见等原因。
④乳糜泻：乳糜泻是一种累及小肠的自身免疫性疾病，临床表现为腹泻、腹痛、体质量减轻、水肿等，与其他消化道疾病表现类似，临床诊断较为困难；内镜下特征性表现为小肠黏膜绒毛萎缩，需通过小肠黏膜活检确诊。Zhou等72］利用GxgLeNet模型对6例乳糜泻患者和5名对照者的小肠CE视频图像进行训练，并以5例乳糜泻患者和5名对照者进行验证，敏感性和特异性均达到54%，具有统计学意义。但该试验为临床前研究，样本量较小，其结果需前瞻性大数据库研究证实。Wang等75］利用局部通道特征图的显著特征研发出一款新型重新校准模块，并将其嵌入ResNeW4、InceptWnA3DL模型中，结果表明其诊断乳糜泻的准确性、敏感性、特异性分别为65.04%、97.04%和65.03%。
⑤寄生虫：肠道常见的寄生虫为钩虫，多见于热带和亚热带地区，据统计全球每年约有6亿人感染，严重威胁人类健康70o钩虫的形状、宽度以及弯曲程度给自动检测带来了巨大的挑战。He等72提出了深层钩虫检测框架(deep hookworm deWctiou frameworh,DHDF)，利用边缘提取网络和钩虫分类网络两种CNN模型诊断钩虫感染，最终诊断准确性和敏感性分别为88.5%和84.0%。
三、结语
综上所述,CE是检测小肠病变的主要手段。随着计算机算法的日益丰富和智能化,DL模型在疾病诊断中的应用逐渐增多，以CNN为代表的DL模型对病灶具有快速识别能力，可有效降低漏诊率，用于CE的诊断取得了较大突破。目前，诸多研究对A)在CE图像识别中的应用进行探索，对比分析A)与传统机器学习以及不同DL模型之间的差异，通过训练、验证、测试，大多数模型可获得较高的诊断敏感性、特异性和准确性，为后续临床应用提供了丰富的素材和参考信息。随着A)技术的不断成熟和DL算法的不断更新,A)将会更高效地辅助临床医师工作，进而提高消化道疾病的临床内镜诊治水平。
-574-Chia J GasPoeoteui,2726,Vol.25,No.8
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