Rilevamento intelligente della placca carotidea e della sua stabilità basata sulla scansione a ultrasuoni dinamica con apprendimento approfondito

Sfondo:

La placca carotidea è dannosa per la salute umana. Secondo le stime dell'Organizzazione Mondiale della Sanità, ogni anno si verificano 6,7 milioni di incidenti cerebrovascolari e ictus, principalmente legati alla formazione di placche aterosclerotiche carotidee. Da un lato, la placca dell'arteria carotidea può causare stenosi o addirittura occlusione dell'arteria carotidea, causando ischemia cerebrale. La diagnosi precoce e la valutazione accurata delle placche carotidee sono utili ai medici per adottare misure di intervento efficaci, che possono ridurre significativamente il tasso di disabilità e il tasso di mortalità dell'ictus.

La TC carotidea e l'MRA possono fornire immagini della placca a risoluzione relativamente alta e di alta qualità, ma hanno limiti di costo e di scansione che ne limitano l'applicazione nella pratica clinica quotidiana. L'ecografia presenta i vantaggi di non invasività, convenienza, basso costo e buona ripetibilità. È il metodo di imaging preferito per il rilevamento della placca, la stenosi e la stabilità della placca. L'ecografia con mezzo di contrasto (CEUS) può dimostrare in modo sensibile la perfusione della microcircolazione intra-placca iniettando agenti di contrasto per microbolle, ed è coerente con i risultati istopatologici ed è stata sempre più utilizzata clinicamente per valutare la stabilità della placca.

Tuttavia, da un lato, il limite dell'esame ecografico è che deve fare affidamento sul livello degli strumenti e degli operatori per migliorare la precisione. D'altra parte, con la crescita della base demografica e l'invecchiamento della società, il modello medico tradizionale non è stato in grado di far fronte all'aumento annuale del numero di pazienti. esigenze di esame dei pazienti. Pertanto, è di grande importanza sviluppare una piattaforma applicativa AI integrata in grado di rilevare automaticamente e accuratamente la placca sulla base dei dati dell'immagine ecografica e valutare la stenosi del lume e la stabilità della placca.

Scopo:

Questo studio intende costruire un modello basato sull'apprendimento profondo per rilevare automaticamente e accuratamente la placca sulla base dell'immagine ecografica dinamica dell'asse trasversale carotideo, calcolare il tasso di stenosi del lume ed eseguire una valutazione della stabilità, in modo da valutare in modo completo i possibili effetti cardiovascolari della placca carotidea . rischio. Realizzerà la simulazione automatica e la riproduzione dell'intero processo di valutazione della placca cervicale da parte di esperti di ecografia clinica.

Disegno dello studio:

Due terzi dei pazienti arruolati e le corrispondenti immagini di scansione dinamica dell'arteria carotide e i risultati della diagnosi di esperti sono stati selezionati in modo casuale come coorte di addestramento per l'apprendimento profondo. Le immagini della scansione dinamica dell'arteria carotidea e i risultati della diagnosi esperta dei restanti 1/3 dei pazienti sono stati utilizzati come coorte di convalida per valutare l'accuratezza diagnostica complessiva del modello di deep learning

Analisi statistica:

La sensibilità, la specificità, il valore predittivo positivo e il valore predittivo negativo del deep learning per il rilevamento della placca, la stima del tasso di stenosi luminale o la previsione della stabilità della placca sono stati calcolati dall'area sotto la curva delle caratteristiche operative del ricevitore (ROC) (AUROC) da valutare. L'analisi statistica è stata eseguita utilizzando il software SPSS 22.0.

Controllo di qualità:

Sviluppare metodi e procedure operative standardizzati e standard per l'esame ecografico carotideo e sviluppare standard unificati per l'acquisizione e l'archiviazione delle immagini. Tutti gli operatori sono rigorosamente addestrati all'ecografia carotidea. Due operatori con più di 5 anni di esperienza nel funzionamento degli ultrasuoni sono stati assunti come personale di controllo qualità per rivedere tutte le immagini ed escludere le immagini non qualificate.

Gli ultrasuoni sono sicuri e privi di radiazioni. Durante l'esame, il medico e il paziente erano sempre in uno stato di comunicazione e il paziente si sentiva meno nervoso e timoroso, con buona tolleranza e alta compliance.

Etica dello studio:

Questa ricerca seguirà le linee guida etiche della Dichiarazione di Helsinki del World Medical Congress e le relative norme e regolamenti della ricerca clinica. Lo studio inizierà dopo l'approvazione del comitato etico. Prima dell'inizio dello studio, lo sperimentatore deve informare i soggetti di tutti i contenuti pertinenti dello studio clinico in un linguaggio di facile comprensione e informare i pazienti che hanno il diritto di ritirarsi dallo studio in qualsiasi momento. Lo studio è stato avviato solo dopo che i pazienti hanno firmato volontariamente il consenso informato.