医療イメージングのための深い学習ベースの自動セマンティックセグメンテーションモデルの構造と効果の検証

肝細胞癌（HCC）は中国の一般的な疾患です。 それは、4番目に一般的な悪性腫瘍であり、国内でのがん関連の死亡の3番目の主要な原因としてランク付けされています。 他の肝臓、胆汁、膵臓、脾臓疾患とともに、中国の人口の生活と健康に深刻な脅威をもたらします。 正確な術前イメージングと機能的評価、および細心の手術手術を中心とした正確な臓器切除技術は、21世紀の肝菌外科の主流になりました。 これらの技術は、肝内血管、胆道系、および膵臓変置管システムの正確な解剖が必要であり、病変の根絶と臓器の正常な機能を維持しながら体に最小限に抑えることとの最適なバランスを達成する必要があります。 したがって、術前計画で慎重に設計する必要がある重要な質問には、次のものがあります。通常の組織や臓器を保存しながら病変の除去を最大化する方法は？ 安全な外科マージンを確保する方法は？ 手術中の損傷を制御して、術後の残留組織機能の迅速な回復を確保する方法は？ 医療イメージングの開発と情報時代の出現により、肝臓手術の分野は、デジタル精密肝肥満手術の時代に入っています。

腹腔鏡検査を介した正確な組織切除は、肝臓の手術を成功させるための前提条件です。 開いた手術と比較して、腹腔鏡手術は、外傷の減少、術後の痛みの減少、回復の速いなどの利点を提供します。 ただし、腹腔鏡手術には、触覚フィードバックが不十分で、手術スペースが限られている、狭い視野、制限された操縦性など、欠点もあります。 腹腔鏡機器の視界と角度は限られています。 癒着や複雑な状況に遭遇すると、腹腔鏡手術は手術の困難を増やし、手術時間を延長する可能性があります。 したがって、複雑な腹腔鏡手術には広範な経験が必要で、急な学習曲線が必要です。 外科医がより安全かつ効果的に手術を行うのを支援する方法、およびトレーニング中に学習成果を強化する方法は、対処する必要がある差し迫った問題です。 手術ビデオの効率的な学習と分析は、外科医の術中パフォーマンスを改善するのに役立つ場合があります。

近年、人工知能（AI）の進歩により、手術ビデオを含む医療画像分析におけるコンピュータービジョン（CV）の適用が急増しました。 腹腔鏡手術は大量の外科的ビデオデータを生成し、腹腔鏡手術CV技術を強化するための新しい機会を提供します。 AIベースのCVテクノロジーは、これらの外科的ビデオデータを利用して、リアルタイムの自動化された意思決定支援ツールと外科的トレーニングシステムを開発し、腹腔鏡手術の欠点に対処するための新しい指示を提供できます。 AIシステムは、有害事象、教育、統計の記録、分析、外科的パフォーマンスの評価など、さまざまな重要なタスクの外科段階を特定できます。 現在、これらのタスクは専門の外科医によって手動で実行されていますが、これは非常に時間がかかります。 AIシステムは、解剖学的構造や領域を特定するための領域を特定するなど、シーンのセグメンテーションを実行することもできます。 制御されていない機器の動きは、隣接する構造に損傷を引き起こす可能性があり、外科的作用（縫合技術など）を特定することで、スキルの習熟度を評価するのに役立ちます。 手術中にそのようなシステムを使用すると、リアルタイムの監視を促進し、意思決定を支援し、潜在的に安全性を高め、患者の転帰を改善することができます。 たとえば、リアルタイムの支援システムは、外科医に解剖学的平面、誤った操作、または差し迫った合併症を誤っているように警告することができます。

ただし、外科的処置における深い学習モデルの適用には、まだいくつかの欠点があります。 第一に、外科期の認識は、残りの外科時間を独立して推定し、手術室に物流を効果的に配置し、手術インターンに有益で標的化された教育資料を提供することができます。 ただし、外科的相認識に関する現在の研究は、臨床的に適用することは依然として困難です。 理由の1つは、AIモデルが外科段階を認識するために必要なビデオ期間が長すぎることです。 限られたトレーニングデータと全体的な精度の最適化により、AIが短時間のステップを認識することが困難になります。 モデル設計の改善と新しい注釈基準により、AIは高精度のステップ認識を達成し、貴重なコンピューター支援外科システムのさらなる開発のための詳細情報を提供できます。

これに基づいて、本研究の目的は、2017年から2024年の間に南部医科大学のZhujiang病院で行われた腹腔鏡下肝臓および膵臓の手術を含む症例の遡及的分析を実施することを目的としています。 目標は、医療イメージングにおける外科相画像を分類するための深い学習モデルの認識と検証、および解剖学的構造、手術器具、および腹部CTやMRIを含む外科的ジェスチャーの意味セグメンテーションを調査することです。