XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemendoscopy
Galar - 大型多标签视频胶囊内窥镜数据集
1 Else Kr ¨ oner Fresenius 数字健康中心，德累斯顿工业大学 (TU Dresden)，德累斯顿，德国 8 2 德累斯顿工业大学 (TU Dresden) 德累斯顿大学医院第一医学系，德累斯顿，9 德国 10 3 德累斯顿工业大学 (TU Dresden) 计算机科学研究所，德累斯顿，德国 11 4 德累斯顿 Diakonissen Krankenhaus，胃肠病学，德累斯顿，德国 12 5 乌尔姆大学和乌尔姆大学医学中心人类遗传学研究所，乌尔姆，德国 13 6 海德堡大学医院国家肿瘤疾病中心 (NCT) 肿瘤内科，海德堡，14 德国 15 7 维尔茨堡 16 大学医院内科 II 介入和实验内镜检查 (InExEn)，维尔茨堡，德国17 8 德国迪波尔迪斯瓦尔德胃肠内科医学办公室 18 † Maxime Le Floch、Fabian Wolf 和 Lucian McIntyre 对本文贡献相同 19 † Nora Herzog 和 Franz Brinkmann 对本文贡献相同 20 * 通讯作者：Maxime LeFloch (Maxime.LeFloch@ukdd.de) 21
CAD-CAP：一个包含 25,000 张图像的数据库，用于开发胶囊内窥镜人工智能
机构 1 索邦大学，内镜科 2 德雷塞尔大学，艺术与科学学院，美国宾夕法尼亚州费城 3 亚眠大学医院，皮卡第儒勒凡尔纳大学，法国亚眠 4 乔治蓬皮杜欧洲医院，APHP，胃肠病学和内镜科，法国巴黎 5 内镜和胃肠病学科，Pavillon L，爱德华赫里奥特医院，法国里昂 6 消化内镜科，大学医院，法国布雷斯特 7 肝胃病学科，法国南特消化病研究所 8 泰农医院，胃肠病学科，法国巴黎 9 斯特拉斯堡天主教大学，胃肠病学科，法国斯特拉斯堡 10 洛姆医院，胃肠病学科，法国洛姆 11 科钦医院胃肠科，法国巴黎 12 CHRU Lille，胃肠科，法国里尔 13 CHU Rouen，胃肠科，法国鲁昂 14 CHU Henri Mondor，胃肠科，法国克雷泰伊 15 ETIS、塞尔吉-蓬图瓦兹大学、ENSEA、法国国家科学研究中心、塞尔吉-蓬图瓦兹 Cedex，法国 16 CHU 尼斯，胃肠病学和内窥镜检查科，法国尼斯
用金属>的定量相成像内窥镜检查
抽象定量相成像（QPI）从强度测量中恢复了光的精确波前。可以从这些量化的相移中提取半透明微观体的地形和光密度图。我们使用氮化硅倍曲底金属固有的色差束在相干束束的尖端进行定量相成像。我们的方法利用光谱多路复用来使用彩色摄像头从单个捕获中的多个散焦平面恢复相位。我们的0.5 mm光圈金属量具有28°视图和0.2π相分辨率（空气中的〜0.1λ）显示出可靠的定量相成像能力，用于内窥镜束束的实验。由于光谱功能直接在成像晶状体中编码，因此金属既充当聚焦元件，又是光谱过滤器。使用简单的计算后端的使用将实现实时操作。在据报道的基于金属的QPI中，完全缓解了内窥镜检查相时成像方法的关键局限性。
中度创伤性脑损伤（TBI）中的高压氧疗法（HBOT）：一项随机对照试验
可以通过协助或进行实时手术，具有或不具有增强的脉冲血管和脑脊液灌注（CSF）灌注的尸体解剖来学习 cadaver解剖可以通过，并练习活动物，死动物模型，合成模型，三维型模型，具有动物，杂种，杂种，杂种，杂物，杂种，cada cada cada型模型（VR）模拟器和混合模拟器（合并的物理模型和VR模型）。 神经外科技能实验室具有基础和先进的学习，所有教学医院都应在那里。 技能可以从模拟模型或VR转移到尸体进行现场手术。 分阶段学习（首先使用简单的模型学习基本的内窥镜技术，然后是动物模型，然后是增强尸体）是首选的学习方法。 尽管大多数调查都赞成动物模型和尸体作为现在最喜欢的训练模型的现场手术和实践，但在将来的VR中，VR也可能成为一种受欢迎的学习方法。 本文基于我们在10,000多个神经内窥镜手术中的经验，以及来自950多名神经内窥镜研究员的反馈或参加自2010年以来每6个每6个每6个工作店的顾问的反馈。。 在PubMed和Google Scholar上进行了文献搜索（神经内存）和（学习）和（神经内存镜）和（培训），分别产生了121和213个结果。 在其中，为本文选择了77篇文章。 大多数培训计划通常专注于微管外科培训。 在大多数中心缺乏神经内窥镜检查的学习设施。可以通过协助或进行实时手术，具有或不具有增强的脉冲血管和脑脊液灌注（CSF）灌注的尸体解剖来学习 cadaver解剖可以通过，并练习活动物，死动物模型，合成模型，三维型模型，具有动物，杂种，杂种，杂种，杂物，杂种，cada cada cada型模型（VR）模拟器和混合模拟器（合并的物理模型和VR模型）。 神经外科技能实验室具有基础和先进的学习，所有教学医院都应在那里。 技能可以从模拟模型或VR转移到尸体进行现场手术。 分阶段学习（首先使用简单的模型学习基本的内窥镜技术，然后是动物模型，然后是增强尸体）是首选的学习方法。 尽管大多数调查都赞成动物模型和尸体作为现在最喜欢的训练模型的现场手术和实践，但在将来的VR中，VR也可能成为一种受欢迎的学习方法。 本文基于我们在10,000多个神经内窥镜手术中的经验，以及来自950多名神经内窥镜研究员的反馈或参加自2010年以来每6个每6个每6个工作店的顾问的反馈。。 在PubMed和Google Scholar上进行了文献搜索（神经内存）和（学习）和（神经内存镜）和（培训），分别产生了121和213个结果。 在其中，为本文选择了77篇文章。 大多数培训计划通常专注于微管外科培训。 在大多数中心缺乏神经内窥镜检查的学习设施。cadaver解剖可以通过，并练习活动物，死动物模型，合成模型，三维型模型，具有动物，杂种，杂种，杂种，杂物，杂种，cada cada cada型模型（VR）模拟器和混合模拟器（合并的物理模型和VR模型）。 神经外科技能实验室具有基础和先进的学习，所有教学医院都应在那里。 技能可以从模拟模型或VR转移到尸体进行现场手术。 分阶段学习（首先使用简单的模型学习基本的内窥镜技术，然后是动物模型，然后是增强尸体）是首选的学习方法。 尽管大多数调查都赞成动物模型和尸体作为现在最喜欢的训练模型的现场手术和实践，但在将来的VR中，VR也可能成为一种受欢迎的学习方法。 本文基于我们在10,000多个神经内窥镜手术中的经验，以及来自950多名神经内窥镜研究员的反馈或参加自2010年以来每6个每6个每6个工作店的顾问的反馈。。 在PubMed和Google Scholar上进行了文献搜索（神经内存）和（学习）和（神经内存镜）和（培训），分别产生了121和213个结果。 在其中，为本文选择了77篇文章。 大多数培训计划通常专注于微管外科培训。 在大多数中心缺乏神经内窥镜检查的学习设施。cadaver解剖可以通过，并练习活动物，死动物模型，合成模型，三维型模型，具有动物，杂种，杂种，杂种，杂物，杂种，cada cada cada型模型（VR）模拟器和混合模拟器（合并的物理模型和VR模型）。 神经外科技能实验室具有基础和先进的学习，所有教学医院都应在那里。 技能可以从模拟模型或VR转移到尸体进行现场手术。 分阶段学习（首先使用简单的模型学习基本的内窥镜技术，然后是动物模型，然后是增强尸体）是首选的学习方法。 尽管大多数调查都赞成动物模型和尸体作为现在最喜欢的训练模型的现场手术和实践，但在将来的VR中，VR也可能成为一种受欢迎的学习方法。 本文基于我们在10,000多个神经内窥镜手术中的经验，以及来自950多名神经内窥镜研究员的反馈或参加自2010年以来每6个每6个每6个工作店的顾问的反馈。。 在PubMed和Google 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Scholar上进行了文献搜索（神经内存）和（学习）和（神经内存镜）和（培训），分别产生了121和213个结果。 在其中，为本文选择了77篇文章。 大多数培训计划通常专注于微管外科培训。 在大多数中心缺乏神经内窥镜检查的学习设施。cadaver解剖可以通过，并练习活动物，死动物模型，合成模型，三维型模型，具有动物，杂种，杂种，杂种，杂物，杂种，cada cada cada型模型（VR）模拟器和混合模拟器（合并的物理模型和VR模型）。 神经外科技能实验室具有基础和先进的学习，所有教学医院都应在那里。 技能可以从模拟模型或VR转移到尸体进行现场手术。 分阶段学习（首先使用简单的模型学习基本的内窥镜技术，然后是动物模型，然后是增强尸体）是首选的学习方法。 尽管大多数调查都赞成动物模型和尸体作为现在最喜欢的训练模型的现场手术和实践，但在将来的VR中，VR也可能成为一种受欢迎的学习方法。 本文基于我们在10,000多个神经内窥镜手术中的经验，以及来自950多名神经内窥镜研究员的反馈或参加自2010年以来每6个每6个每6个工作店的顾问的反馈。。 在PubMed和Google Scholar上进行了文献搜索（神经内存）和（学习）和（神经内存镜）和（培训），分别产生了121和213个结果。 在其中，为本文选择了77篇文章。 大多数培训计划通常专注于微管外科培训。 在大多数中心缺乏神经内窥镜检查的学习设施。cadaver解剖可以通过，并练习活动物，死动物模型，合成模型，三维型模型，具有动物，杂种，杂种，杂种，杂物，杂种，cada cada cada型模型（VR）模拟器和混合模拟器（合并的物理模型和VR模型）。 神经外科技能实验室具有基础和先进的学习，所有教学医院都应在那里。 技能可以从模拟模型或VR转移到尸体进行现场手术。 分阶段学习（首先使用简单的模型学习基本的内窥镜技术，然后是动物模型，然后是增强尸体）是首选的学习方法。 尽管大多数调查都赞成动物模型和尸体作为现在最喜欢的训练模型的现场手术和实践，但在将来的VR中，VR也可能成为一种受欢迎的学习方法。 本文基于我们在10,000多个神经内窥镜手术中的经验，以及来自950多名神经内窥镜研究员的反馈或参加自2010年以来每6个每6个每6个工作店的顾问的反馈。。 在PubMed和Google 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Scholar上进行了文献搜索（神经内存）和（学习）和（神经内存镜）和（培训），分别产生了121和213个结果。在其中，为本文选择了77篇文章。大多数培训计划通常专注于微管外科培训。在大多数中心缺乏神经内窥镜检查的学习设施。学习神经镜镜检查与微神经外科有很大不同。从微管外科手术转换为神经内镜镜检查可能具有挑战性。研究生培训中心应具有装备良好的神经副本技能实验室，手术教育课程应包括神经内窥镜培训。学习内窥镜检查是关于该技术的优势，并通过连续训练克服内窥镜检查的局限性。
上消化道内镜检查前使用胰高血糖素样肽-1 受体激动剂与肺吸入或手术中止的风险：队列研究
鉴于这些安全信号，为了尽量降低这种潜在风险，美国麻醉师协会发布了基于共识的指导意见，要求所有患者在择期手术前停用一剂 GLP-1 受体激动剂（每日给药的药物停用一天，每周给药的药物停用一周）。21 作为回应，人们担心停用 GLP-1 受体激动剂可能带来的危害，尤其是对糖尿病患者，22 美国胃肠病学协会发布了一份临床实践更新，敦促精心设计的研究应调查需要内窥镜检查的 GLP-1 受体激动剂使用者发生肺吸入的风险。23 最近，多学会发表了一份声明，强调缺乏数据支持在择期内窥镜检查前停止所有患者使用 GLP-1 受体激动剂。24
胃肠内窥镜检查中的人工智能
将人工智能 (AI) 融入胃肠道 (GI) 内窥镜检查预示着胃肠道疾病管理的重大飞跃。人工智能应用，如计算机辅助检测和计算机辅助诊断，显著推进了胃肠道内窥镜检查，改善了早期检测、诊断和个性化治疗计划。人工智能算法在内窥镜数据分析方面表现出色，这对于传统上诊断灵敏度较低的疾病至关重要，例如不确定的胆道狭窄和胰腺癌。卷积神经网络与胆管镜检查或内窥镜超声相结合可以显著改善诊断过程，尤其是在检测恶性胆道狭窄和胆管癌方面。人工智能分析复杂图像数据并提供实时反馈的能力可以简化内窥镜检查程序，减少侵入性活检的需求，并减少相关不良事件。然而，人工智能的临床实施面临着挑战，包括数据质量问题和过度拟合的风险，这凸显了进一步研究和验证的必要性。随着技术的成熟，人工智能有望成为胃肠病学家不可或缺的工具，因此有必要将强大且经过验证的人工智能应用整合到常规临床实践中。尽管取得了显著的进步，但仍然存在诸如操作员依赖准确性和需要进行复杂检查等挑战。本综述深入探讨了人工智能在提高内窥镜诊断准确性方面的变革性作用，特别强调了其在胃肠道疾病的早期发现和个性化治疗中的实用性。
降低胃肠道内窥镜检查中的3碳排放：“绿色内窥镜项目Würzburg”的前瞻性研究结果
胃肠道内窥镜产生的抽象客观碳排放已被认为是一个关键问题。范围3排放主要是由购买商品的制造，包装和运输引起的。据我们所知，旨在减少范围3排放的测量功效的前瞻性数据。 设计该研究是在中型学术内窥镜检查单元中进行的。 要求内窥镜消耗品的制造商回答有关制造，起源，包装和运输的问卷。 基于这些数据，尽可能购买替代产品。 此外，还指示工作人员如何避免浪费。 此后，购买的每个项目的碳足迹是从2月至2023年5月（干预期）计算的，并将范围3排放量与上一年同期（控制期）进行了比较。 结果26个40家公司回答了问卷。 322种产品中的229种被归类为不利。 对于47/229项（20.5％）来说，可以切换到替代项目。 1666在干预期间进行内窥镜检查，而对照期间进行了1751次检查（-4.1％）。 使用的仪器数量减少了10.0％（3111 vs 3457）。 使用较少和替代产品的碳排放量减少了11.5％（7.09 vs 8.01吨碳等效= TCO2 E）。 废物的分离导致20.1％的降低（26.55 vs 33.24 TCO2E）。 总共可以将碳排放量减少18.4％。据我们所知，旨在减少范围3排放的测量功效的前瞻性数据。设计该研究是在中型学术内窥镜检查单元中进行的。要求内窥镜消耗品的制造商回答有关制造，起源，包装和运输的问卷。基于这些数据，尽可能购买替代产品。此外，还指示工作人员如何避免浪费。此后，购买的每个项目的碳足迹是从2月至2023年5月（干预期）计算的，并将范围3排放量与上一年同期（控制期）进行了比较。结果26个40家公司回答了问卷。322种产品中的229种被归类为不利。对于47/229项（20.5％）来说，可以切换到替代项目。1666在干预期间进行内窥镜检查，而对照期间进行了1751次检查（-4.1％）。使用的仪器数量减少了10.0％（3111 vs 3457）。使用较少和替代产品的碳排放量减少了11.5％（7.09 vs 8.01吨碳等效= TCO2 E）。废物的分离导致20.1％的降低（26.55 vs 33.24 TCO2E）。总共可以将碳排放量减少18.4％。每个手术的结论使用较少的乐器，回收包装材料并改用替代产品可以减少碳排放，而不会损害内窥镜工作流程。
人工智能在炎症性肠病的诊断、监测和预测的成像和内窥镜检查中的作用：范围审查协议
摘要 简介 炎症性肠病 (IBD) 是一种免疫介导疾病，其发病率和患病率在世界范围内呈上升趋势。对其的评估和监测虽然复杂，但变得越来越重要。最好的疾病控制是通过严格监测客观炎症参数（如血清和粪便炎症标志物）、横断面成像和内窥镜评估来实现的。考虑到在患者整个旅程中获得的信息的复杂性，人工智能 (AI) 为现有工具提供了理想的辅助，可帮助诊断、监测和预测 IBD 患者的病程。因此，我们提出了一项范围界定审查，评估 AI 在 IBD 患者诊断、监测和预测工具中的作用。我们的目标是发现文献中的差距并在未来的研究中解决它们。 方法与分析 我们将搜索电子数据库，包括 Medline、Embase、Cochrane CENTRAL、CINAHL Complete、Web of Science 和 IEEE Xplore。两位审稿人将首先独立筛选摘要和标题，然后进行全文审查。第三位审阅者将解决任何冲突。我们将同时包括观察性研究和临床试验。将使用数据提取表提取研究特征。提取的数据将以表格形式汇总，遵循成像方式主题和评估的研究结果。结果将附有叙述性评论。道德和传播考虑到项目的性质，不需要机构审查委员会进行道德审查。数据将在学术会议上展示，最终产品将发表在同行评审期刊上。
研究文章 用于分析结肠内窥镜图像以检测与肠易激综合征相关的变化的人工智能模型
IBS 不被认为是一种器质性疾病，通常在下消化道内镜检查中没有异常，尽管最近有报道称 IBS 患者出现生物膜形成、菌群失调和组织学微炎症。在本研究中，我们调查了人工智能 (AI) 结直肠图像模型是否可以识别与 IBS 相关的微小内镜变化，这些变化通常无法被人类调查者检测到。研究对象根据电子病历确定，分为 IBS（I 组；n = 11）、以便秘为主的 IBS（IBS-C；C 组；n = 12）和以腹泻为主的 IBS（IBS-D；D 组；n = 12）。研究对象没有其他疾病。获取了 IBS 患者和无症状健康受试者（N 组；n = 88）的结肠镜检查图像。使用Google Cloud Platform AutoML Vision（单标签分类）构建AI图像模型，计算敏感度、特异度、预测值和AUC。为N组、I组、C组和D组分别随机选择了2479、382、538和484张图像。区分N组和I组的模型的AUC为0.95。I组检测的敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为30.8%、97.6%、66.7%和90.2%。区分N组、C组和D组的模型的总体AUC为0.83；N组的敏感度、特异度和阳性预测值分别为87.5%、46.2%和79.9%。使用图像 AI 模型，IBS 的结肠镜检查图像可以在 AUC 0.95 处与健康受试者区分开来。需要进行前瞻性研究以进一步验证这种外部验证模型在其他机构是否具有类似的诊断能力，以及是否可以用它来确定治疗效果。
绿色内窥镜：英国胃肠病学会
抽象的GI内窥镜检查是高度资源密集型的，对温室气体（GHG）排放和废物产生做出了重大贡献。在气候变化的背景下，可持续内窥镜检查是内窥镜提供者，单位和专业社会之间主流讨论的重点。除了更广泛的全球挑战外，还有一些与内窥镜检查单位及其实践相关的特定措施，这可能会大大降低环境影响。对这些问题的意识和有关减轻GI内窥镜检查碳足迹的实践干预措施的指南。 在此共识中，我们讨论了减少内窥镜检查对内窥镜检查单位和从业人员的环境影响的实用措施。 采用这些措施将有助于和促进新的实践以及更可持续的专业的发展。对这些问题的意识和有关减轻GI内窥镜检查碳足迹的实践干预措施的指南。在此共识中，我们讨论了减少内窥镜检查对内窥镜检查单位和从业人员的环境影响的实用措施。采用这些措施将有助于和促进新的实践以及更可持续的专业的发展。