Rilevamento e diagnosi automatizzati di DRG patologici nei pazienti con PHN utilizzando l'apprendimento profondo e la risonanza magnetica

La nostra precedente ricerca ha confermato le differenze negli aspetti macroscopici e microscopici tra l'imaging dei gangli delle radici dorsali (DRG) lesionati in pazienti con nevralgia post-erpetica (PHN) e controlli sani. Inoltre, il nostro studio ha rivelato che mentre la localizzazione della pelle lesionata è un metodo classico nella pratica clinica, esiste ancora un certo tasso di discrepanza con il DRG lesionato osservato nella risonanza magnetica (MRI). Ciò suggerisce il valore significativo della risonanza magnetica nella diagnosi di DRG lesionato nei pazienti con PHN. Per i pazienti con nevralgia erpetica zoster sine, è ancora più cruciale identificare chiaramente il DRG lesionato attraverso la risonanza magnetica. Tuttavia, a causa delle dimensioni ridotte e della varia morfologia delle lesioni DRG, la diagnosi di DRG lesionato tramite MRI richiede conoscenze specializzate in neuroanatomia e imaging, rappresentando una sfida per i professionisti clinici. Identificare il DRG lesionato in modo rapido e accurato è fondamentale per la terapia interventistica, poiché funge da obiettivo terapeutico essenziale per il dolore neuropatico.

La serie di algoritmi YOLO (You Only Look Once) sono attualmente algoritmi di rilevamento di oggetti in tempo reale a stadio singolo ampiamente utilizzati, inclusi YOLOv1-YOLOv8. Grazie alla loro velocità di rilevamento estremamente elevata, consentono il rilevamento di oggetti in tempo reale. YOLOv5 e YOLOv8 sono ora ampiamente utilizzati in varie applicazioni come guida autonoma, videosorveglianza e tracciamento di oggetti [66,67]. Inoltre, la serie YOLO viene sempre più applicata in campo medico, compreso il rilevamento di tumori e lesioni della capsula articolare, dimostrando buona precisione, tassi di richiamo ed efficienza di rilevamento [68]. Questo studio mira a utilizzare l'algoritmo YOLOv8 per sviluppare un modello di rilevamento di oggetti veloce e accurato, valutandone contemporaneamente le prestazioni. Cerca di convalidare la fattibilità e l'efficacia del rilevamento dei gangli delle radici dorsali (DRG) lesionati nella nevralgia post-erpetica in tempo reale utilizzando questo modello, fornendo una base per la diagnosi precoce per i professionisti clinici e consentendo una localizzazione rapida e precisa del DRG lesionato.