Anatómiai útmutató a regionális érzéstelenítéshez

A regionális érzéstelenítés (RA) és a perifériás idegblokk (PNB) alkalmazása egyre terjed, bár az általános érzéstelenítés (GA) még mindig gyakoribb az általános sebészeti gyakorlatban. A regionális technikával alkalmazható eljárások körülbelül 65%-a jelenleg GA-t használ, és az Egyesült Királyság Nemzeti Egészségügyi és Klinikai Kiválósági Intézete (NICE) jelenlegi útmutatása szerint minden regionális érzéstelenítést ultrahangos irányítás mellett kell elvégezni. A regionális érzéstelenítés további növekedése azonban várható, mivel jelentős beteg- és gazdasági előnyökkel jár. Különösen a regionális érzéstelenítés eljárásonkénti költségei lényegesen alacsonyabbak, mint az általános érzéstelenítésé.

Bár a növekvő, ultrahang-vezérelt regionális érzéstelenítés nehezen tanulható meg és nehezen kivitelezhető. Jelentős kéz-szem koordinációs problémák merülnek fel, mivel a klinikusnak egyszerre kell manipulálnia a tűt és az ultrahangszondát is, hogy a tűt a célponthoz irányítsa. Ezen túlmenően, mind a tű, mind a cél anatómiája nagyon nehezen látható az ultrahangos képen.

A kutatók úgy vélik, hogy egy számítógéppel támogatott rendszer, amely kiemeli az ultrahangképen a legfontosabb anatómiai jellemzőket, biztonságosabbá tenné ezt az eljárást a betegek számára, és egyszerűbbé tenné a klinikus számára.

Jelenleg az automatikus képszegmentálás vezető módszere a mély tanulást alkalmazza, amelyhez sok ezer képzési kép szükséges. Számos sikert ért el ezen technikák orvosi képeken való alkalmazása, beleértve az ultrahangot is. Úgy tűnik azonban, hogy viszonylag kevés figyelmet fordítottak az ultrahangos képek automatikus szegmentálására regionális érzéstelenítéshez.

A javasolt kutatásunkhoz legközelebbi hivatkozás egy módszert ír le a középső ideg lokalizálására az alkar ultrahangos képén. Volt egy Kaggle kihívás is a nyaki plexus brachialis idegeinek szegmentálására. Egyszerre több anatómiai régió is szegmentálható. Azonban e vizsgálatok egyike sem alkalmazható közvetlenül a klinikai felhasználásra, mivel csak egészséges önkéntesektől készített képekkel foglalkoznak. Arra sem gondolnak, hogy ezeket a technikákat hogyan lehetne a klinikán regionális érzéstelenítést végző aneszteziológusoknak segíteni.

A tanulmány célja annak meghatározása, hogy a kulcsfontosságú anatómiai jellemzők valós idejű automatikus kiemelése segíthet-e a klinikusoknak ultrahanggal vezérelt regionális érzéstelenítésben.

A Medaphor által javasolt automatikus kiemelési rendszer mély tanulást használ, és sok ezer képre van szüksége ahhoz, hogy a rendszer tanuljon belőle. A gépi tanulási algoritmusok, például a mélytanulási algoritmusok azonban nagymértékben függenek a felépítésükhöz használt képektől. Különösen ügyelni kell arra, hogy ezeket az algoritmusokat olyan képek segítségével képezzék, amelyekkel az algoritmus használat közben találkozni fog.

A regionális érzéstelenítés kulcsfontosságú része az érzéstelenítő befecskendezése a megfelelő ideghez közeli térbe. Bevezetés után a tű és az érzéstelenítő is látható az ultrahangképen. Nem elegendőek az egészséges önkéntesektől rögzített, nem invazív képek felhasználásával kiképzett modellek. Bár az önkéntesek nem invazív képei tartalmazhatják a kulcsfontosságú anatómiai jellemzőket, nem mutatják a tűt és az érzéstelenítőt.

A reprezentatív képek készítésének legegyszerűbb módja a regionális érzéstelenítésben részesülő betegek kiválasztása, és a képadatok felvétele közvetlenül az ultrahang készülékről az eljárás során. Ez a rögzítési módszer átlátható mind a klinikus, mind a páciens számára, és semmilyen módon nem befolyásolja a beteg kezelését.

Ezen túlmenően a regionális érzéstelenítéshez használt ultrahanggépek nem kapcsolódnak a PACS-hez, és nem kerülnek be a páciens azonosítására alkalmas adatok az ultrahanggépbe. Mivel csak az ultrahangos képet rögzítik, a videók teljesen névtelenek, és senkire sem vezethetők vissza.

Ez a tanulmány egy nagyobb kutatási program része, és egy olyan rendszert épít ki és validál, amely képes kiemelni a legfontosabb anatómiai jellemzőket. A rendszer elkészülte után további vizsgálatot végeznek a klinikán történő tesztelés céljából, hogy meghatározzák, milyen előnyökkel jár a betegek és a klinikusok számára.