転移性センチネルリンパ節を手術中に検出するための蛍光画像の人工知能解析。

早期乳がん患者のセンチネル リンパ節 (SLN) の評価は、適切な外科的アプローチの選択に不可欠です。 しかし、腋窩窩標本の線維脂肪組織内の転移性LNの同定は依然として課題です。 最近では、インドシアニン グリーン (ICG) とメチレン ブルーが臨床現場で一般的に使用されています。 蛍光色素としての ICG は、手術中の SLN のマッピングに有効です。 外科医は、蛍光ディスプレイに従って SLN を検出し、同時にリアルタイムの蛍光ビデオ画像をキャプチャできます。 他のいくつかのグループは、乳がん患者のSLNを検出するためのICG蛍光手術ナビゲーションシステムの使用が技術的に実現可能であることを実証しています。 しかし、既存の論文では、転移がある場合とない場合の乳房センチネルリンパ節の蛍光画像間の変動性を調査した研究はありません。 医用画像処理におけるディープ ラーニング (DL) 人工知能 (AI) アルゴリズムは急速に拡大しています。

この研究では、研究者は、使いやすい人工知能予測モデルを開発および検証して、センチネルリンパ節の転移状態を術中に特定することを目指しています。 さらに、この独立した並列術中リンパ節評価ワークフローが、リンパ節蛍光画像解析に基づいて迅速かつ正確な頭蓋骨を提供できるかどうかを調査し、その間、光学イメージングと人工知能を使用して潜在性リンパ節 (微小) 転移を検出します。