MRCPベースのERCPにおける人工知能ベースの胆道狭窄ナビゲーションシステムの開発と検証

585/5000 胆道狭窄は良性胆道狭窄と悪性胆道狭窄に分けられますが、悪性胆道狭窄は一般的な原因の一つです。 現在のところ、悪性肺門胆道閉塞に対する特異的な早期スクリーニング方法はなく、ほとんどの患者は初期段階では明らかな臨床症状を示さないため、ほとんどの患者は最初に診断された時点ですでに進行期にある。 進行した悪性肺門胆道閉塞は切除手術を受けることができず、治療の第一選択は緩和的な内視鏡的胆道ドレナージです。胆道ドレナージは黄疸、そう痒症、および胆汁うっ滞によるその他の症状を軽減します。 しかし、狭い部分にステントを留置する前は、造影剤が狭い部分を通過できず、狭い部分の上の胆管が見えないため、医師がガイドワイヤーの方向やステントの向きを判断するのが困難でした。ステントの位置。 さらに、造影剤の無差別な適用は、感染につながる流出閉塞を引き起こす可能性があります。 しかし、これらの問題を解決するための関連研究はありません。

MRCPは膵臓および胆管疾患の好ましい検査方法です。 したがって、患者がERCPで治療される前にMRCPを定期的に実行する必要があります。 現在、MRCPは仰臥位、ERCPは腹臥位です。 体位が異なると、MRCP と ERCP の胆管の形態に違いが生じます。そのため、仰臥位での術前の MRCP は、胆管の形態について医師にアドバイスする役割が限られています。 したがって、内視鏡医にとって ERCP を行うには腹臥位での MRCP の方が有利です。

近年、深層学習アルゴリズムは継続的に開発・成熟し、医療分野への応用も徐々に進んでいます。 コンピューター ビジョンは、機械に「見える」方法を研究する科学です。 深層学習を通じて、カメラとコンピューターが人間の目の代わりに、ターゲットの認識、追跡、測定などのマシンビジョンを実行できるようになります。医療画像とコンピュータービジョンの分野における学際的な協力も、近年注目されている研究スポットの1つです。 現在、主に病変の自動識別と検出、品質管理に適用され、良好な成果を上げています。 医師による病変の発見、病気の診断、医師の業務の標準化を支援し、医師の手術の質を向上させることができます。成熟した技術サポートにより、病変の検出と診断のための内視鏡オペレーティングシステムを開発するのに十分な見通しと応用価値があります。ディープラーニングなどの人工知能手法に基づく品質管理。

この研究では、研究者らは、ガイドワイヤーの方向とステント留置位置をリアルタイムで指示できる、MRCPベースのERCPにおける人工知能ベースの胆道狭窄ナビゲーションシステムを提案した。