Desarrollo y validación de un sistema de navegación de estenosis biliar basado en inteligencia artificial en CPRE basada en MRCP

585/5000 La estenosis biliar se puede dividir en estenosis biliar benigna y estenosis biliar maligna, y la obstrucción biliar hiliar maligna es la causa común. Dado que actualmente no existe un método de detección temprana específico para la obstrucción biliar hiliar maligna y la mayoría de los pacientes no tienen síntomas clínicos evidentes en la etapa temprana, la mayoría de los pacientes ya se encuentran en la etapa avanzada cuando se les diagnostica por primera vez. La obstrucción biliar hiliar maligna avanzada no puede ser sometida a cirugía de resección, cuyo tratamiento de primera elección es el drenaje biliar endoscópico paliativo. El drenaje biliar puede aliviar la ictericia, el prurito y otros síntomas debidos a la colestasis. Sin embargo, antes de que se colocara el stent en el segmento angosto, el agente de contraste no podía pasar a través del segmento angosto y no se podía ver el conducto biliar por encima del segmento angosto. Por lo tanto, era difícil para los médicos determinar la dirección del cable guía y el posición del stent. Además, la aplicación indiscriminada del medio de contraste puede provocar una obstrucción del flujo de salida que provoque una infección. Sin embargo, no existen investigaciones relevantes para resolver estos problemas.

La CPRM es el método de examen preferido para las enfermedades de las vías biliares y del páncreas. Por lo tanto, la CPRM debe realizarse de forma rutinaria antes de que los pacientes sean tratados con CPRE. Actualmente, la CPRM está en posición supina y la CPRE está en posición prona. Las diferentes posiciones conducen a diferencias en la morfología de la CPRM y la vía biliar en la CPRE. Por lo tanto, la CPRM preoperatoria en posición supina tiene un papel limitado en el asesoramiento de los médicos sobre la morfología de la vía biliar. Por lo tanto, la CPRM en decúbito prono es más favorable para que los endoscopistas realicen la CPRE.

En los últimos años, los algoritmos de aprendizaje profundo se han desarrollado continuamente y cada vez son más maduros. Se han aplicado gradualmente al campo médico. La visión artificial es una ciencia que estudia cómo hacer que las máquinas "vean". A través del aprendizaje profundo, la cámara y la computadora pueden reemplazar los ojos humanos para llevar a cabo la visión artificial, como el reconocimiento, el seguimiento y la medición de objetivos. La cooperación interdisciplinaria en el campo de las imágenes médicas y la visión artificial también es uno de los puntos críticos de investigación en los últimos años. En la actualidad, se aplica principalmente a la identificación y detección automática de lesiones y control de calidad, y ha obtenido buenos resultados. Puede ayudar a los médicos a encontrar lesiones, hacer diagnósticos de enfermedades y estandarizar las operaciones de los médicos, a fin de mejorar la calidad de las operaciones de los médicos. Con un soporte técnico maduro, tiene una buena perspectiva y valor de aplicación para desarrollar un sistema operativo endoscópico para la detección de lesiones y control de calidad basado en métodos de inteligencia artificial como el aprendizaje profundo.

En este estudio, los investigadores propusieron un sistema de navegación de estenosis biliar basado en inteligencia artificial en CPRE basada en MRCP, que puede indicar la dirección del cable guía y la posición de colocación del stent en tiempo real.