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Quantitative analysis of high-resolution microendoscopic images for diagnosis of neoplasia in patients with Barrett’s esophagus - 02/06/16

Doi : 10.1016/j.gie.2015.06.045 
Dongsuk Shin, PhD 1, 5, Michelle H. Lee, MD 2, Alexandros D. Polydorides, MD, PhD 3, Mark C. Pierce, PhD 4, Peter M. Vila, MD 2, 6, Neil D. Parikh, MD 2, 7, Daniel G. Rosen, MD 8, Sharmila Anandasabapathy, MD 2, Rebecca R. Richards-Kortum, PhD 1,
1 Department of Bioengineering, Rice University, Houston, Texas, USA 
2 Division of Gastroenterology, The Mount Sinai Medical Center, New York, New York, USA 
3 Department of Pathology, The Mount Sinai Medical Center, New York, New York, USA 
4 Department of Biomedical Engineering, Rutgers, The State University of New Jersey, Piscataway, New Jersey, USA 
5 Department of Neurosurgery, The University of Texas Medical School at Houston, Houston, Texas, USA 
6 Department of Otolaryngology-Head and Neck Surgery, Washington University School of Medicine, St. Louis, Missouri, USA 
7 Division of Digestive Diseases, Yale-New Haven Hospital, New Haven, Connecticut, USA 
8 Department of Pathology, Baylor College of Medicine, Houston, Texas, USA 

Reprint requests: Rebecca R. Richards-Kortum, Rice University, 6100 Main Street, Houston, TX 77005.

Abstract

Background and Aims

Previous studies show that microendoscopic images can be interpreted visually to identify the presence of neoplasia in patients with Barrett’s esophagus (BE), but this approach is subjective and requires clinical expertise. This study describes an approach for quantitative image analysis of microendoscopic images to identify neoplastic lesions in patients with BE.

Methods

Images were acquired from 230 sites from 58 patients by using a fiberoptic high-resolution microendoscope during standard endoscopic procedures. Images were analyzed by a fully automated image processing algorithm, which automatically selected a region of interest and calculated quantitative image features. Image features were used to develop an algorithm to identify the presence of neoplasia; results were compared with a histopathology diagnosis.

Results

A sequential classification algorithm that used image features related to glandular and cellular morphology resulted in a sensitivity of 84% and a specificity of 85%. Applying the algorithm to an independent validation set resulted in a sensitivity of 88% and a specificity of 85%.

Conclusions

This pilot study demonstrates that automated analysis of microendoscopic images can provide an objective, quantitative framework to assist clinicians in evaluating esophageal lesions from patients with BE. (Clinical trial registration number: NCT01384227 and NCT02018367.)

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abbreviations : BE, HRME


Plan


 DISCLOSURE: Research reported in this publication was supported by the National Cancer Institute of the National Institutes of Health under award R01CA140257 and the National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering under award R01EB007594. The content is solely the responsibility of the authors and does not necessarily represent the official views of the National Cancer Institute, the National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering, or the National Institutes of Health. All authors disclosed no financial relationships relevant to this publication.


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Vol 83 - N° 1

P. 107-114 - janvier 2016 Retour au numéro
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  • Randomized controlled trial of self-directed versus in-classroom teaching of narrow-band imaging for diagnosis of Barrett’s esophagus–associated neoplasia
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