超音波ガイド下局所麻酔のためのソノ解剖学的構造を特定する際の専門家とScanNav Anatomy PNBの妥当性

倫理的承認:

この研究で使用される超音波スキャン/静止フレーム画像は、オレゴン健康科学大学 (OHSU) (ClinicalTrials.gov) で実施された以前の研究から取得されました。 参照：NCT04906018）。 OHSU Institutional Review Board の承認 (STUDY00022920) は、超音波スキャンの収集に対して付与されました。

地域麻酔の専門家によるこれらのスキャンの評価に対する倫理的承認は、オックスフォード大学医学研究倫理委員会 (R75449/RE001) から取得されています。

含まれるブロックエリア:

Delphi 研究は、研究プログラムの初期に行われました。「超音波ガイド下局所麻酔におけるプラン A ブロックの性能を超音波で特定するための最小解剖学的構造に関する国際コンセンサス: 局所麻酔の英国 Delphi 研究」(現在未発表の研究)。

ScanNav Anatomy PNB は、大腿神経ブロックを除くこれらすべてのブロックの開発と検証作業を行っているため、残りの 6 つのプラン A ブロック領域がこのプロジェクトで検討されます。 これらの領域 (および評価された構造) は次のとおりです。

• 斜角筋間レベルの腕神経叢 (構造: 前斜角筋、中斜角筋、C5 神経根、C6 神経根)
• 腋窩レベルの腕神経叢 (構造: 腋窩動脈、腋窩静脈、結合腱、正中神経、筋皮神経、橈骨神経、尺骨神経)
• 脊柱起立面 (構造: 横突起、脊柱起立筋群)
• 直腸鞘面（構造：腹直筋、直腸鞘（前層）、直腸鞘（後層）、腹膜）
• 内転筋管（構造：大腿動脈、縫工筋、伏在神経・神経複合体）
• 膝窩レベルの坐骨神経（構造：坐骨神経）

評価に使用される超音波スキャンの標準化:

超音波ビデオと静止フレームは、以前の (OHSU) 調査中に、以下を含むレビューを受けます。

1. この超音波スキャンは、このブロックの正しいビューを取得しますか? [はい・いいえ]
2. ビデオまたは静止画に非典型的な解剖学的構造が含まれていますか? [はい・いいえ]

スキャンを現在の研究に含めるには、質問 1 の答えは「はい」、質問 2 の答えは「いいえ」でなければなりません。

評価のための超音波スキャンの選択:

許容可能な超音波スキャンのうち、領域ごとに (ランダムに) 5 つが選択されます。 これは、6 つのブロック領域のそれぞれに対して行われ、全体で合計 30 のスキャン/静止フレーム画像を提供します。 各スキャン シーケンスで適切な静止フレームが調査員によって選択され、後のセグメンテーション用にポータブル ネットワーク グラフィック (PNG) 形式で画像ファイルとして保存されます。

エキスパートレビュアー:

約 15 人の UGRA 専門家が英国のセンターから採用されます。 7 つのセンターのそれぞれから 1 ～ 3 人が採用されます。

• Aneurin Bevan 大学保健委員会
• Guy's & St Thomas' NHS Foundation Trust
• NHS グレーター グラスゴー & クライド
• NHS テイサイド
• オックスフォード大学病院 NHS 財団トラスト
• インペリアル カレッジ ヘルスケア NHS トラスト
• ロイヤル コーンウォール病院 NHS トラスト

すべての専門家は、英国で認められた麻酔の独立開業資格 (つまり、独立して UGRA を実施し、他の人を監督する資格がある) を保持し、関連する専門家協会 (RA-UK、ESRA、ASRA など) のメンバーでなければなりません。 また、次の基準の少なくとも 3 つの要素を満たす必要があります。

• UGRAで高度なトレーニングを修了しているか、UGRAで10年以上の独立した実務経験がある
• UGRAに関連する資格を保持している（例：EDRA、より高い学位または同等のもの）
• UGRA を使用して、必要に応じて「覚醒」手術を含め、定期的に直接的な臨床ケアを提供します
• 指示された場合、高度な技術 (プラン B/C/D ブロック) を含め、臨床業務の過程で定期的に UGRA を教えます。

グラウンド トゥルースの定義:

UGRA の専門家は全員、タブレット コンピューターで各ビデオを順番に表示します。 それぞれの最後に、タブレットとスタイラスを使用して、対応する静止フレーム画像の関連する解剖学的構造 (上記) の境界をマークするよう求められます。

評価したすべての領域にわたって 21 の解剖学的構造があります。 各領域は、5 つの超音波スキャンで表されます。 したがって、105 の構造物 (21 x 5) がそれぞれ約 15 人の専門家によって評価されます。 エキスパート セグメンテーション マスク (注釈付き構造ごと) は、次の方法で処理され、各構造の平均マスクが導出されます。

• 特定の構造の各セグメンテーション マスク ms は、ms = f(m) = {マスクが存在する場合は 1、マスクが存在しない場合は 0 のようにセグメント化されます。
• 各ピクセル ps について、フレームは n 個のセグメンテーション マスクすべてにわたって合計されます。
• これにより、最終的なマスク mf が得られます。ここで、mf = { p : 0 ≤ p ≤ n }
• mf は、mt = f2(mt) = { 1 if pf > t n 0 そうでない場合、しきい値でフィルタリングされます。

上記の説明において、ｍｓは、各エキスパートによって作成されたセグメンテーション マスクを表す。 エキスパートのセグメンテーション アウトラインで囲まれた領域には、数値 1 が割り当てられます (セグメンテーションの領域で囲まれていない場合は 0)。 最終的なマスク (mf) の各ピクセルは、すべて (n) のエキスパートのセグメンテーション マスクにわたって合計され、0 ～ n の最終値が得られます。 ピクセルが全体的なグラウンド トゥルースに含まれるようにするには、専門家の少なくとも 75% が個々のセグメンテーション マスクでピクセルを囲む必要があります。 ≥75% は、以前の Delphi 研究で行われた強力な推奨事項と一致するように選択されています。 最後に、mf はこのしきい値でフィルター処理され、グラウンド トゥルース マスク (mt) が生成されます。 上記で定義されたアルゴリズムは、jupyter-lab ('Project Jupyter') で Python2 を使用して実行されます。

エキスパート分析の変動性:

エキスパート マーキングの相関関係は、Dice/Intersection over Union (IoU) および Hausdorff 係数を使用して比較されます。 ダイス/IoU は、ハウスドルフ係数が使用される、囲まれていない領域によって識別されるものを除くすべての構造に使用されます。 これらの構造は次のとおりです。

• 結合腱
• 横方向のプロセス
• 腹直筋鞘（前層）
• 腹直筋鞘（後層）
• 腹膜

ScanNav Anatomy PNB との比較:

グラウンド トゥルースは、ScanNav Anatomy PNB が比較される専門家の「ゴールド スタンダード」を提供します。 ScanNav Anatomy PNB 強調表示の相関レベルは、上記と同じ統計的方法で専門家のグラウンド トゥルースと比較されます。