Editorial on the European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) and European Society of Gastrointestinal and Abdominal Radiology (ESGAR) guideline on clinical indications for CT colonography in the colorectal cancer diagnosis

Laghi, Andréa; Neri, Emanuele; Regge, Daniele

doi:10.1007/s11547-015-0537-x

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“…In subgroup analyses of the external test, which only contained polyps of a certain size category, machine learning predictions of polyp class (benign vs premalignant) yielded an AUC of 0.87 in the size category 6-9 mm and 0.90 in the size category 10 mm or larger. Because current guidelines recommend OC-guided resection for colorectal polyps 6 mm or larger (United States Multi-Society Task Force on Colorectal Cancer, European Society of Gastrointestinal Endoscopy, and European Society of Gastrointestinal and Abdominal Radiology) the number of polyps 5 mm or smaller with available histopathologic reports in the external test set (nine polyp segmentations) was not sufficient to provide a reliable AUC for this size category (13,14).…”

Section: Statistical Analysis Of the Test Setmentioning

confidence: 99%

Machine Learning–based Differentiation of Benign and Premalignant Colorectal Polyps Detected with CT Colonography in an Asymptomatic Screening Population: A Proof-of-Concept Study

et al. 2021

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Background: CT colonography does not enable definite differentiation between benign and premalignant colorectal polyps.Purpose: To perform machine learning-based differentiation of benign and premalignant colorectal polyps detected with CT colonography in an average-risk asymptomatic colorectal cancer screening sample with external validation using radiomics. Materials and Methods:In this secondary analysis of a prospective trial, colorectal polyps of all size categories and morphologies were manually segmented on CT colonographic images and were classified as benign (hyperplastic polyp or regular mucosa) or premalignant (adenoma) according to the histopathologic reference standard. Quantitative image features characterizing shape (n = 14), gray level histogram statistics (n = 18), and image texture (n = 68) were extracted from segmentations after applying 22 image filters, resulting in 1906 feature-filter combinations. Based on these features, a random forest classification algorithm was trained to predict the individual polyp character. Diagnostic performance was validated in an external test set. Results:The random forest model was fitted using a training set consisting of 107 colorectal polyps in 63 patients (mean age, 63 years 6 8 [standard deviation]; 40 men) comprising 169 segmentations on CT colonographic images. The external test set included 77 polyps in 59 patients comprising 118 segmentations. Random forest analysis yielded an area under the receiver operating characteristic curve of 0.91 (95% CI: 0.85, 0.96), a sensitivity of 82% (65 of 79) (95% CI: 74%, 91%), and a specificity of 85% (33 of 39) (95% CI: 72%, 95%) in the external test set. In two subgroup analyses of the external test set, the area under the receiver operating characteristic curve was 0.87 in the size category of 6-9 mm and 0.90 in the size category of 10 mm or larger. The most important image feature for decision making (relative importance of 3.7%) was quantifying first-order gray level histogram statistics. Conclusion:In this proof-of-concept study, machine learning-based image analysis enabled noninvasive differentiation of benign and premalignant colorectal polyps with CT colonography.

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Section: Statistical Analysis Of the Test Setmentioning

confidence: 99%

Machine Learning–based Differentiation of Benign and Premalignant Colorectal Polyps Detected with CT Colonography in an Asymptomatic Screening Population: A Proof-of-Concept Study

et al. 2021

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“…(ESGAR) 70,83 han realizado dos consensos sobre las recomendaciones de como realizar e interpretar la CV e indicando la necesidad de que los radiólogos dedicados a esta exploración tuvieran un entrenamiento adecuado para su interpretación y desde el año 2014 la European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) se ha unido a la ESGAR y recomiendan la colonoscopia virtual como herramienta útil y alternativa a la colonoscopia 145 .…”

Section: La European Society Of Gastrointestinal and Abdominal Radiologyunclassified

Utilidad de la Colonografía-TC o Colonoscopia virtual en la patología colorrectal

Molina¹

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contado con su apoyo, a lo largo de mi vida profesional .A Santiago F. Marco Doménech, mi director de tesis, por todo el esfuerzo realizado en su labor docente y el tiempo invertido en el desarrollo de esta tesis.Ha sido un placer trabajar con él.A mi tutora Mª Loreto Macía Soler, quien desde el principio me ha facilitado mucho las cosas para hacer esta tesis doctoral.Dar las gracias todos mis compañeros radiólogos por su apoyo y su cariño.Al personal de enfermería, auxiliares, técnicos de radiología y auxiliares administrativas por su labor profesional y su delicadeza en el trato con el paciente.Al departamento de Matemáticas de la Universidad Jaume I y en especial a Sonia Barahona Albiol por su inestimable ayuda en el manejo de datos.A todos los pacientes de este estudio ya que sin ellos no hubiera sido posible.A mi madre y hermanos, a quienes debo todo lo que soy.A mi familia por todo el tiempo que me cedieron para la elaboración de este proyecto, Victoria y Víctor mis hijos que son esa parte de mi ser en donde me veo reflejada con pequeños gestos y por último a Víctor mi compañero de viaje que es el mejor ejemplo a seguir por esa inmensa tenacidad con que vive. V (José de Espronceda 1808-1842)A mi padre. INTRODUCCIÓNEl cáncer colorrectal (CCR) es la tercera causa de muerte por cáncer en los países occidentales, el 95% de ellos se desarrolla de los adenomas así que la resección endoscópica de los mismos reduce la incidencia del CCR, lo que justifica que esta neoplasia sea una enfermedad tributaria de estudios de cribado. Hoy en día la colonoscopia óptica es el procedimiento que se considera el patrón de referencia (gold estándar) en el diagnóstico de los pólipos y del CCR.La colonoscopia virtual, aunque fue descrita por primera vez en 1994, es una técnica diagnóstica relativamente nueva, y en los últimos años esta nueva técnica está siendo considerada la única alternativa actual a la colonoscopia óptica en el diagnóstico del cáncer colorrectal. OBJETIVOEl objetivo de nuestro trabajo de investigación es evaluar la eficacia diagnóstica de la Colonografía-TC o Colonoscopia Virtual (CV) para la detección de pólipos y masas colorrectales frente a la colonoscopia óptica (CO). MATERIAL Y MÉTODORealizamos un estudio observacional, retrospectivo, descriptivo y analítico de las primeras colonoscopias virtuales realizadas en el Servicio de Radiología Diagnóstica y Terapéutica del Hospital General Universitario de Castellón, para evaluar la exactitud diagnóstica de la CV en la detección de pólipos y masas, comparándola con la CO como referencia.El estudio se realizó durante cinco años y medio, desde febrero del 2010 hasta agosto del 2015. Todos los pacientes fueron preparados con dieta baja en residuos que se iniciaba 72 horas antes de la prueba, con marcaje de heces mediante AMIDOTRIZOATO Na-MEG (Gastografin oral®), 7cc de contraste yodado diluido en desayuno, comida y cena, 48 horas antes de la prueba y 24 horas antes del estudio se les pasaba a una dieta completamente liquida que se X conseguía con un preparado farma...

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The Adenoma-Carcinoma Sequence, Management, and Treatment of Colon Cancer

Bortz,

Friedrich-Nel

2023

CT Colonography for Radiographers

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Editorial on the European Society of Gastrointestinal Endoscopy (ESGE) and European Society of Gastrointestinal and Abdominal Radiology (ESGAR) guideline on clinical indications for CT colonography in the colorectal cancer diagnosis

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Machine Learning–based Differentiation of Benign and Premalignant Colorectal Polyps Detected with CT Colonography in an Asymptomatic Screening Population: A Proof-of-Concept Study

Machine Learning–based Differentiation of Benign and Premalignant Colorectal Polyps Detected with CT Colonography in an Asymptomatic Screening Population: A Proof-of-Concept Study

Utilidad de la Colonografía-TC o Colonoscopia virtual en la patología colorrectal

The Adenoma-Carcinoma Sequence, Management, and Treatment of Colon Cancer

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