Une étude multicentrique sur l'efficacité et la sécurité du système de navigation assistée par l'IA pour le SEU biliopancréatique

Le cancer du pancréas est une tumeur maligne de l'appareil digestif d'apparition insidieuse, d'évolution rapide et de très mauvais pronostic. Selon les dernières données sur le cancer en Chine en 2020 publiées par le Centre international de recherche sur le cancer (CIRC) de l'Organisation mondiale de la santé, il y a environ 120 000 nouveaux cas de cancer du pancréas en Chine, avec un taux de mortalité proche de 100 %, ce qui met gravement en danger la santé publique. Le diagnostic précoce du cancer du pancréas peut être obtenu par résection chirurgicale avec un taux de survie à 5 ans de 58 %. Une fois le cancer du pancréas avancé développé, la survie du patient est de 7,2 %. En tant que cancer mortel se développant rapidement, le diagnostic manqué du cancer du pancréas peut avoir des conséquences extrêmement graves pour les patients. Comment améliorer le taux de diagnostic du cancer du pancréas précoce est un problème urgent à résoudre.

L'EUS (échographie endoscopique) est considérée comme l'une des modalités les plus sensibles pour la détection du cancer du pancréas. Il a une précision diagnostique beaucoup plus élevée que l'IRM et la TDM pour le diagnostic du cancer du pancréas, en particulier du cancer du pancréas précoce < 1 cm de diamètre (EUS-FNA 95,6 % vs TDM 77,4 %, IRM 76,2 %). L'EUS est la modalité de choix pour le diagnostic précoce des tumeurs pancréatiques. Pour éviter un diagnostic manqué du cancer du pancréas, la continuité et l'intégrité de l'EUS doivent être assurées autant que possible. Mais EUS dépend fortement de l'opérateur et la courbe d'apprentissage est abrupte, et la qualité de l'examen dépend fortement de la technique de l'opérateur. Par conséquent, il est nécessaire de développer un système qui peut aider efficacement l'analyse complète de l'EUS.

L'approche de la station dans l'EUS pancréatique a été établie comme la procédure de numérisation standard. Le principe de compléter l'approche station est de retrouver les repères anatomiques de cette station, tels que les organes (rein, rate), les vaisseaux sanguins (tels que artère splénique, veine splénique, veine porte), les conduits (canal pancréatique, voie biliaire), etc.La numérisation de ces repères anatomiques est la base d'une évaluation précise de l'ensemble du pancréas。 Dans le même temps, le type de lésions pancréatiques et le développement du cours ont des résultats d'imagerie anormaux de structure anatomique différente. Par exemple, les images échographiques du cancer du pancréas montreront une invasion vasculaire, une déformation du canal biliopancréatique et des métastases des organes adjacents. Les lignes directrices exigent clairement que le choix de l'approche chirurgicale pour le cancer du pancréas soit basé sur le degré d'invasion du cancer des structures anatomiques importantes adjacentes, afin de maximiser le volume épargnant le parenchyme pancréatique fonctionnel. Une analyse anatomique complète peut aider au diagnostic des lésions pancréatiques et guider le traitement et le pronostic du patient.

Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) a été appliquée avec succès dans de nombreux domaines médicaux. À l'heure actuelle, il y a eu des études sur l'échographie endoscopique basée sur l'IA pour l'identification des lésions pancréatiques. Cependant, il n'y a pas d'études sur le système de navigation basé sur l'IA pour l'échographie endoscopique pancréatique. Auparavant, nous avons développé avec succès un système de navigation par balayage de station standard pour le pancréas et les voies biliaires. Ce système peut améliorer la précision de reconnaissance des endoscopistes pour les stations standard et améliorer la capacité cognitive des images d'échographie endoscopique.

Sur la base de ce qui précède, nous avons construit un système de navigation par balayage pancréatique basé sur l'apprentissage profond dans EUS, qui peut aider à identifier les structures anatomiques importantes adjacentes au pancréas en temps réel. et vérifier ses performances auxiliaires pour les endoscopistes en pratique clinique. Afin d'améliorer la qualité de l'EUS et de réduire le diagnostic manqué de lésions pancréatiques.