Validität von Experten und ScanNav Anatomy PNB bei der Identifizierung sonoanatomischer Strukturen für die ultraschallgeführte Regionalanästhesie

Ethische Genehmigung:

Die in dieser Studie verwendeten Ultraschallscans/Standbilder stammen aus einer früheren Studie, die an der Oregon Health & Science University (OHSU) durchgeführt wurde (ClinicalTrials.gov Ref: NCT04906018). Die Genehmigung des OHSU Institutional Review Board (STUDY00022920) wurde für die Sammlung der Ultraschallscans erteilt.

Die ethische Genehmigung für die Bewertung dieser Scans durch Regionalanästhesieexperten wurde von der Oxford University Research Ethics Committee for Medical Sciences (R75449/RE001) eingeholt.

Enthaltene Blockbereiche:

Zu Beginn des Forschungsprogramms wurde eine Delphi-Studie durchgeführt: „International Consensus on the Minimum Anatomical Structures to Identify on Ultrasound for the Performance of Plan A Blocks in Ultrasound-Guided Regional AnaAesthetic: A Regional AnAesthetic UK Delphi Study“ (derzeit unveröffentlichte Arbeit).

Da ScanNav Anatomy PNB Entwicklungs- und Validierungsarbeiten für all diese Blöcke mit Ausnahme der Femoralnervenblockade durchlaufen hat, werden die verbleibenden sechs Blockregionen von Plan A für dieses Projekt in Betracht gezogen. Diese Regionen (und bewerteten Strukturen) sind:

• Plexus interscaleni level (Strukturen: vorderer Skalenus, mittlerer Skalenus, C5-Nervenwurzel, C6-Nervenwurzel)
• Plexus brachialis axillaris (Strukturen: Arteria axillaris, Vena axillaris, Sehne conjoint, Nervus medianus, Nervus musculocutaneus, Nervus radialis, Nervus ulnaris)
• Erector spinae plane (Strukturen: Querfortsatz, Muskelgruppe erector spinae)
• Ebene der Rektusscheide (Strukturen: Rectus abdominis, Rektusscheide (Vorderschicht), Rektusscheide (Hinterschicht), Peritoneum)
• Adduktorenkanal (Strukturen: Femoralarterie, Sartorius, N. saphenus/Nervenkomplex)
• Kniekehlenhöhe Ischiasnerv (Strukturen: Ischiasnerv)

Standardisierung von Ultraschallbildern, die für die Bewertung verwendet werden:

Die Ultraschallvideos und Standbilder werden während der früheren (OHSU)-Studie überprüft, einschließlich der folgenden:

1. Erhält diese Ultraschalluntersuchung die richtige Ansicht für diesen Block? [Ja Nein]
2. Enthält das Video oder Standbild eine atypische Anatomie? [Ja Nein]

Die Antwort auf Frage 1 muss „Ja“ und auf Frage 2 „Nein“ lauten, damit der Scan in die vorliegende Studie aufgenommen werden kann.

Auswahl von Ultraschallbildern zur Beurteilung:

Von den akzeptablen Ultraschalluntersuchungen werden fünf (zufällig) für jede Region ausgewählt. Dies wird für jede der sechs Blockregionen durchgeführt, wodurch insgesamt 30 Scans/Standbilder insgesamt bereitgestellt werden. Ein geeignetes Standbild in jeder Scansequenz wird von den Ermittlern ausgewählt und als Bilddatei im PNG-Format (Portable Network Graphic) zur späteren Segmentierung gespeichert.

Gutachter:

Etwa 15 UGRA-Experten werden aus Zentren in Großbritannien rekrutiert. Ein bis drei werden aus jedem der sieben Zentren rekrutiert:

• Aneurin Bevan University Health Board
• Guy's & St. Thomas' NHS Foundation Trust
• NHS Greater Glasgow & Clyde
• NHS Tayside
• Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust
• Imperial College Healthcare NHS Trust
• Royal Cornwall Hospitals NHS Trust

Alle Experten müssen über eine im Vereinigten Königreich anerkannte Qualifikation für die unabhängige Praxis in Anästhesie verfügen (d. h. qualifiziert sein, UGRA unabhängig durchzuführen und andere zu beaufsichtigen) und Mitglied einer relevanten Fachgesellschaft (z. B. RA-UK, ESRA, ASRA) sein. Sie müssen außerdem mindestens drei Elemente der folgenden Kriterien erfüllen:

• Abgeschlossene Weiterbildung in der UGRA oder >10 Jahre selbstständige Praxis in der UGRA
• Besitzen Sie eine Qualifikation mit Bezug zur UGRA (z. B. EDRA, höherer Abschluss oder gleichwertig)
• Bietet regelmäßig direkte klinische Versorgung mit UGRA, einschließlich für „Wach“-Operationen, wo dies angezeigt ist
• Unterrichtet die UGRA regelmäßig im Rahmen ihrer klinischen Arbeit, einschließlich fortgeschrittener Techniken (Plan B/C/D-Blöcke), wo angegeben

Definition der Grundwahrheit:

Die UGRA-Experten sehen sich alle Videos der Reihe nach auf einem Tablet-Computer an. Am Ende jeder werden sie gebeten, die Grenzen der relevanten anatomischen Strukturen (oben aufgeführt) für das entsprechende Standbild mit dem Tablett und einem Stift zu markieren.

Es gibt 21 anatomische Strukturen in allen untersuchten Regionen. Jede Region wird durch fünf Ultraschallscans dargestellt. Somit werden 105 Bauwerke (21 x 5) jeweils von rund 15 Experten begutachtet. Die Experten-Segmentierungsmasken (für jede annotierte Struktur) werden auf die folgende Weise verarbeitet, um eine durchschnittliche Maske für jede Struktur abzuleiten:

• Jede Segmentierungsmaske, ms, für eine gegebene Struktur wird so segmentiert, dass ms = f(m) = {1, wenn Maske vorhanden ist, 0, wenn Maske nicht vorhanden ist
• Für jedes Pixel ps werden die Frames über alle n Segmentierungsmasken summiert
• Dies ergibt eine endgültige Maske, mf, wobei mf = { p : 0 ≤ p ≤ n }
• Das mf wird dann mit einem Schwellenwert gefiltert, so dass mt = f2(mt) = { 1 wenn pf > t n 0 andernfalls

In der obigen Beschreibung stellt ms eine Segmentierungsmaske dar, die von jedem Experten erstellt wird. Bereichen, die von einem Segmentierungsumriss eines Experten eingeschlossen sind, wird ein numerischer Wert von 1 zugewiesen (0, wenn sie nicht von einem Segmentierungsbereich eingeschlossen sind). Jedes Pixel in der Endmaske (mf) wird über alle (n) Segmentierungsmasken der Experten summiert, um einen Endwert von 0–n zu ergeben. Mindestens 75 % der Experten müssen das Pixel in ihre individuelle Segmentierungsmaske einschließen, damit das Pixel in die allgemeine Grundwahrheit aufgenommen wird. ≥75 % wurde gewählt, um den strengen Empfehlungen der früheren Delphi-Studie zu entsprechen. Schließlich wird mf dann an diesem Schwellenwert gefiltert, um die Ground-Truth-Maske (mt) zu erzeugen. Der oben definierte Algorithmus wird mit Python2 in jupyter-lab („Project Jupyter“) ausgeführt.

Variabilität in der Expertenanalyse:

Die Korrelation in den Expertenmarkierungen wird unter Verwendung der Koeffizienten Dice/Intersection over Union (IoU) und Hausdorff verglichen. Dice/IoU wird für alle Strukturen verwendet, mit Ausnahme derjenigen, die durch einen nicht umschlossenen Bereich gekennzeichnet sind, wo der Hausdorff-Koeffizient verwendet wird. Diese Strukturen sind:

• Gemeinsame Sehne
• Querverlauf
• Rektusscheide (vordere Schicht)
• Rektusscheide (hintere Schicht)
• Peritoneum

Vergleich mit ScanNav Anatomy PNB:

Die Grundwahrheit wird einen „Goldstandard“ für Experten liefern, mit dem ScanNav Anatomy PNB verglichen wird. Das Korrelationsniveau der PNB-Hervorhebung von ScanNav Anatomy wird auf die gleiche statistische Weise wie oben mit der Expertengrundwahrheit verglichen