Csonton továbbfejlesztett ultrahang (Beus) adatkönyvtár fejlesztési projekt

Az alsó hátfájás gyakori kezelése a fluoroszkópiával vezérelt gerinc-aspektus ízületi injekciókat és/vagy a medialis ág idegblokkjait tartalmazza. Sajnos a fluoroszkópia drága berendezéseket és személyzetet igényel, és a betegeket és az egészségügyi szolgáltatókat ionizáló sugárzásnak teszi ki. Az ultrahang biztonságosabb, alacsonyabb költségű alternatívát kínál, de a hagyományos 2-dimenziós (2D) ultrahangrendszerek a rossz képminőség miatt korlátozódnak, különösen a magasabb testtömeg-indexben (BMI).

Alternatív megoldásként egy új, csontnövekedett ultrahang (Beus) technológia mesterséges intelligenciát (AI) használ a gerinc valós idejű 3-dimenziós (3D) képeinek elkészítéséhez, hogy irányítsa a tű elhelyezését ezen injekciókhoz. Az AI szoftvert a számítógépes tomográfia (CT) és az ultrahangos képek átfedésével képzik a beteg adatkészletéből, hogy felismerjék az anatómiai tereptárgyakat. A Beus célja a fluoroszkópia végső soron a gerincinjekciók csökkentése, a sugárterhelés csökkentése, az egészségügyi költségek csökkentése és az akadálymentesség javítása, különösen a vidéki körülmények között, ahol a CT és a fluoroszkópia nem érhető el.

A kulcsfontosságú korlátozás azonban az, hogy a jelenlegi AI -rendszert elsősorban a skoliozis periperatív értékelésén áteső betegek (többnyire gyermekkori) alapján képzik. Ennek kezelése érdekében a jelenlegi tanulmány célja egy új, klinikailag relevánsabb edzési AI adatkészlet kidolgozása, ha gerinc ultrahangjait akár 100 felnőtt résztvevőtől (a legtöbbet/mindegyiket a helyi krónikus fájdalomklinikán követik az alsó hátfájás céljából), a meglévő gerinc CT -vel vagy a mágneses rezonancia képalkotó (MRI) vizsgálattal. Ezt az adatkészletet a jelenlegi AI modell átképzésére fogják használni a 3D gerinc rekonstrukciók pontosságának javítása érdekében, ezáltal javítva a Beus rendszer klinikai relevanciáját.