Étude sur la méthode de classification de la lymphographie du vert d'indocyanine basée sur l'apprentissage en profondeur (BCRL；ICG)

Le lymphœdème lié au cancer du sein (BCRL) est la complication la plus courante après une chirurgie du cancer du sein, ce qui entraîne un lourd fardeau psychologique et spirituel pour les patientes. Pendant longtemps, le diagnostic et le traitement du lymphœdème ont été un point difficile dans la recherche nationale et étrangère. Dans une large mesure, c'est parce que la plupart des patients qui viennent consulter un médecin ont déjà développé un lymphœdème évident et que les vaisseaux lymphatiques internes ont subi un remodelage pathologique [1]. Il est donc particulièrement important de détecter un lymphœdème précoce et d'intervenir à temps. grâce à l'utilisation d'outils de dépistage sensibles. La lymphangiographie au vert d'indocyanine (ICG) est une méthode relativement nouvelle, qui peut afficher le flux lymphatique superficiel en temps réel et rapidement, et qui ne sera pas affectée par la radioactivité [7]. En 2007, la lymphographie au vert d'indocyanine a été utilisée pour la première fois pour évaluer la fonction des vaisseaux lymphatiques superficiels. En 2011, des chercheurs japonais ont trouvé des signes de reflux cutané sur la base des données de lymphographie ICG de 20 patientes atteintes de lymphœdème après une chirurgie du cancer du sein, et ils ont été grossièrement divisés en trois types en fonction de leur gravité : éclaboussures, amas d'étoiles et diffus (Figure 1) [8 ]. Plus tard, en 2016, une étude prospective portant sur 196 personnes a affirmé la valeur de la lymphographie ICG dans le diagnostic précoce du lymphœdème, et a rendu les images de la lymphographie ICG plus spécifiques des stades 0-5 [9], mais la stadification est toujours basée sur les trois types de symptômes de reflux cutané trouvés dans une étude clinique sur un petit échantillon en 2011, qui n'est pas complètement applicable dans les applications cliniques réelles. De plus, lorsque des symptômes anormaux de reflux cutané apparaissent sur la lymphangiographie ICG, les changements physiopathologiques qui se produisent dans le corps manquent de recherche et d'exploration. Par conséquent, cette recherche espère affiner les caractéristiques d'image de la lymphographie ICG grâce à l'apprentissage automatique (apprentissage en profondeur) et établir un modèle PKUPH pour diagnostiquer le lymphœdème précoce en mettant en scène les caractéristiques de l'image.