Confronto di un algoritmo basato su SegNet che stima la fibrosi epifasciale

Nel linfedema si verificano sempre cascate progressive mediate da citochine proinfiammatorie, che portano alla fibrosi macroscopica. Tuttavia, non sono praticamente disponibili metodi per misurare la fibrosi indotta dal linfedema prima del suo deterioramento. Tecnicamente, la TC può visualizzare la fibrosi in sedi superficiali e profonde. Per la misurazione standardizzata, è stata eseguita la verifica del riconoscimento basato sul deep learning (DL). Uno studio di coorte osservazionale trasversale è stato condotto presso un ospedale universitario universitario. Il protocollo di questo studio è stato approvato dall'Institutional Review Board dell'ospedale universitario ed è stato registrato presso il Protocol Registration and Results System (PRS), www. test clinici. gov (NCT04811677: https://clini caltr ials. gov/ ct2/ mostra/ NCT04 811677? term= NCT04 81167 7& draw= 2& rank=1). Tutti i metodi sono stati eseguiti in conformità con le linee guida e i regolamenti pertinenti. Il processo è conforme ai principi della Dichiarazione di Helsinki. I pazienti sono stati inclusi se erano stati diagnosticati clinicamente con linfedema unilaterale degli arti ed erano stati sottoposti ad analisi BEI e scansione TC. I soggetti hanno fornito il consenso informato scritto per la pubblicazione dei dettagli del caso. I dati sono stati raccolti il ​​più vicino possibile alla data della scansione CT. Sono stati esclusi i pazienti con diagnosi di trombosi venosa profonda, coinvolgimento bilaterale degli arti, malattia vascolare o infezione locale.

Dopo aver ridotto la larghezza della finestra dei valori di assorbimento nelle immagini CT, il modello di segmentazione semantica basato su SegNet di ogni pixel in 5 classi (aria, pelle, muscoli/acqua, grasso e fibrosi) è stato addestrato (65%), convalidato (15%) e testato (20%). Quindi, sono stati formulati 4 indici e confrontati con i risultati del rapporto di differenza di circonferenza standardizzato (SCDR) e dell'impedenza bioelettrica (BEI). In totale, sono state analizzate 2138 immagini TC di 27 pazienti con linfedema monolaterale cronico.