내분비 목 표적의 향상된 시력으로 정확한 인식 (PREVENT)
갑상선 수술 중 부갑상선이나 반회후두신경(RLN)에 대한 의원성 손상은 여전히 발생하며 종종 전문적인 관리가 필요합니다.
최근에 부갑상선이 상당한 자가형광을 보인다는 것이 입증되었습니다. 상업적으로 이용 가능한 근적외선(NIR) 카메라(Fluobeam®, Fluoptics©, 프랑스)를 사용하여 부갑상샘을 대비가 없는 형광 이미징으로 명확하게 시각화할 수 있습니다. 그러나 형광 강도의 실시간 정량화가 부족합니다.
HSI(Hyperspectral Imaging)는 분광계를 카메라 시스템에 결합한 기술로 NIR부터 가시광선(VIS)까지의 파장 범위에서 넓은 영역의 광학적 특성을 검사합니다. 비접촉 비이온화 방식으로 공간정보를 실시간으로 제공합니다. HSI 기술은 공간 정보를 추가하여 수술 중 성능을 크게 향상시킵니다.
제안된 연구의 목적은 자동화된 부갑상선 인식을 수행하기 위해 적절한 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 중요한 목 표적 구조, 특히 부갑상선의 스펙트럼 특징을 식별하는 것입니다. 또한 본 연구에서는 기존의 근적외선 자가형광 기반 인식과 초분광 기반 부갑상선 인식의 검출율을 비교하고자 한다.
연구 개요
상세 설명
갑상선 및 부갑상선 시술의 주요 과제는 되돌이후두신경(RLN)의 안전한 식별과 부갑상선의 국소화(보존하거나 선택적으로 제거)입니다. 갑상선 수술 중 부갑상선에 대한 의원성 손상(일시적 또는 영구적인 저칼슘혈증을 유발함) 또는 RLN(쉰 목소리, 발성 장애, 호흡 곤란을 유발함)이 여전히 발생하며, 종종 전문적인 관리가 필요합니다.
전문 내분비 센터에서 우발적인 부갑상선 절제술의 비율은 약 16%입니다. 이러한 경우, 부갑상샘기능항진증에 대한 계획된 부갑상샘절제술 이후보다 임상적으로 관련된 저칼슘혈증을 관찰할 가능성이 더 높습니다. 따라서 정확한 실시간 부갑상선 식별을 가능하게 하는 수술 중 방법이 절실히 필요합니다.
최근 부갑상선이 아직 알려지지 않은 고유 형광단의 광학적 특성에 의해 발생하는 상당한 자가형광을 나타내는 것으로 입증되었습니다. 글랜드는 750-785nm 범위의 파장을 가진 광원에 의해 여기될 때 820nm 부근에서 형광 피크를 방출합니다. 이러한 특성을 이용하여 Falco 등은 시중에서 판매되는 NIR 카메라(Fluobeam®, Fluoptics©, France)를 사용하여 무조영 형광 영상으로 부갑상선을 명확하게 시각화할 수 있었고 갑상선 및 주변 조직과 쉽게 구별할 수 있었습니다. 조직. 이 자가형광 기반 이미징의 단점은 형광 강도의 실시간 정량화가 부족하다는 것입니다.
HSI(Hyperspectral Imaging)는 분광기를 카메라 시스템에 결합한 기술로 근적외선(NIR)부터 가시광선(VIS)까지의 파장 범위에서 넓은 영역의 광학적 특성을 검사한다. 조직 생리, 구성 및 관류에 대한 진단 정보를 제공합니다. HSI는 비접촉식 비이온화 방식으로 영상을 생성하여 공간 정보를 실시간으로 제공하므로 잠재적으로 수술 중 사용에 매우 유용한 도구가 됩니다.
HSI는 특히 다양한 종양(예: 자궁경부, 유방, 결장, 뇌)의 진단, 말초 동맥 질환 환자의 관류 패턴 감지 및 상처 진단 분야에서 의료 분야에서 큰 잠재력을 보여 왔습니다.
앞서 살펴본 바와 같이 스펙트럼 특성에 따라 갑상선과 부갑상선을 구분할 수 있지만 HSI 기술은 공간 정보를 추가하여 수술 성능을 크게 향상시킵니다.
연구진은 독일 라이프치히 대학과 공동으로 8명의 환자를 대상으로 임상 파일럿 시험을 수행했으며, 그 결과 유망한 결과가 나타났습니다. 양성 내분비 수술 절차 중 하이퍼스펙트럼 이미지는 갑상선과 부갑상선에 특정 하이퍼스펙트럼 시그니처가 있음을 입증할 수 있었습니다. 또한, 부갑상선은 일반적으로 갑상선보다 산소가 덜 공급되는 것으로 나타났습니다. 이러한 특성에 근거한 부갑상선의 감별이 가능한 것으로 입증되었습니다.
제안된 연구의 목적은 자동화된 부갑상선 인식을 수행하기 위해 적절한 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 중요한 목 표적 구조, 특히 부갑상선의 스펙트럼 특징을 식별하는 것입니다. 또한 본 연구에서는 기존의 근적외선 자가형광 기반 인식과 초분광 기반 부갑상선 인식의 검출율을 비교하고자 한다.
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Strasbourg, 프랑스, 67000
- Service de Chirurgie Digestive et Endocrinienne, NHC
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 18세 이상의 남녀.
- 갑상선 또는 부갑상선의 양성 또는 악성 병리를 가진 환자
- 마취 및 수술에 금기가 없는 환자
- 연구와 관련된 정보를 받고 이해할 수 있는 환자
- 프랑스 사회보장제도에 가입된 환자.
제외 기준:
- 응급 수술이 필요한 환자
- 임신 또는 수유중인 환자.
- 후견인 또는 신탁통치하에 있는 환자.
- 정의의 보호 아래 환자.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 보병대
- 시간 관점: 유망한
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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갑상선
목표는 갑상선의 전체적 또는 부분적 제거 동안 부갑상선을 식별하고 보존하는 것입니다.
각 로브에 대한 절차 반복
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수술 부위가 충분히 노출되면 RGB(빨간색 녹색 파란색) 사진이 찍히고 의사는 그 위에 부갑상선을 묘사합니다. 이 사진은 "실측 정보" 역할을 합니다.
이 시점에서 수술 노출을 변경하지 않고 연구에 참여하는 두 번째 외과의는 HSI 시스템과 Fluobeam®을 번갈아 사용하여 수술 중 부갑상선을 감지하려고 시도합니다.
각 도구로 시각화된 부갑상선의 수와 위치는 수술 의사가 이전에 시각화한 부갑상선의 수와 위치와 비교됩니다.
절차는 외과의가 부갑상선을 시각화하려고 시도할 때마다 반복됩니다.
각 사례에 대해 무작위로 지정된 탐지 도구의 순서는 반복 시각화의 경우 유지됩니다.
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부갑상선
목표는 병적 부갑상선을 선택적으로 제거하는 것입니다.
제거된 각 샘에 대해 절차 반복
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수술 부위가 충분히 노출되면 RGB(빨간색 녹색 파란색) 사진이 찍히고 의사는 그 위에 부갑상선을 묘사합니다. 이 사진은 "실측 정보" 역할을 합니다.
이 시점에서 수술 노출을 변경하지 않고 연구에 참여하는 두 번째 외과의는 HSI 시스템과 Fluobeam®을 번갈아 사용하여 수술 중 부갑상선을 감지하려고 시도합니다.
각 도구로 시각화된 부갑상선의 수와 위치는 수술 의사가 이전에 시각화한 부갑상선의 수와 위치와 비교됩니다.
절차는 외과의가 부갑상선을 시각화하려고 시도할 때마다 반복됩니다.
각 사례에 대해 무작위로 지정된 탐지 도구의 순서는 반복 시각화의 경우 유지됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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자동 HSI 기반 부갑상선 인식과 외과 의사의 임상 평가 간의 수술 중 감지율 비교.
기간: 1 일
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자동화된 HSI 기반 부갑상선 인식에 의한 부갑상선 탐지율은 수술 외과의의 시각적 식별(임상 실측 정보) 및 외과의가 요구하는 경우 조직병리학적 검사(즉시 해부학적 병리학 = 조직학적 실측)에 대한 부갑상선 탐지율입니다.
또한 최종 병리학은 실측 정보로 사용됩니다.
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1 일
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Fluobeam® 간의 수술 중 탐지율을 외과 의사의 임상 평가와 비교합니다.
기간: 1 일
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Fluobeam®에 의한 부갑상선의 탐지율은 수술의의 시각적 식별(임상 실측) 및 외과의가 요구하는 경우 조직병리학적 검사(즉시 해부학 = 조직학적 실측)에 대한 것입니다.
또한 최종 병리학은 실측 정보로 사용됩니다.
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1 일
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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자동 인식을 연속적으로 가능하게 하기 위해 부갑상선 및 갑상선의 HSI 스펙트럼 특징의 생체 내 수집.
기간: 1 일
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부갑상선과 갑상선의 깨끗하고 일관된 데이터 세트 수집
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1 일
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갑상선, 지방, 근육, 연골 및 신경과 같은 목 수술 중에 일상적으로 노출되는 다른 조직의 HSI 스펙트럼 시그니처의 생체 내 수집이 수집됩니다.
기간: 1 일
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목 수술 중에 노출된 다른 조직의 깨끗하고 일관된 데이터 세트 모음입니다.
이 정보는 미래에 목 수술 중 다양한 대상 구조를 자동으로 인식할 수 있도록 기계 학습 알고리즘으로 구현될 것입니다.
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1 일
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병리학적 부갑상선 또는 갑상선의 가능한 병리학적 특정 HSI 스펙트럼 특징의 인식.
기간: 1 개월
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최종 조직 병리학 보고서를 기반으로 스펙트럼 조직 정보에서 병리학적인 부갑상선 또는 갑상선을 예측하는 기능.
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1 개월
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인간의 눈, Fluobeam® 및 HSI 간의 인식 시간 차이
기간: 1 일
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HSI 알고리즘과 Fluobeam®을 사용한 인식 시간 비교
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1 일
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임상 인상과 수술 중 신경 모니터링에 대한 반회 후두 신경의 감지율.
기간: 1 일
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수술의가 시각적으로 식별하고 IONM(Intraoperative neuromonitoring)으로 확인한 시간과 비교하여 자동 식별에 의해 반회 후두 신경이 감지된 횟수입니다.
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1 일
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공동 작업자 및 조사자
스폰서
수사관
- 수석 연구원: Michele DIANA, MD, PhD, Service de Chirurgie Digestive et Endocrinienne, NHC, Strasbourg
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Lu G, Fei B. Medical hyperspectral imaging: a review. J Biomed Opt. 2014 Jan;19(1):10901. doi: 10.1117/1.JBO.19.1.010901.
- Nair CG, Babu MJ, Menon R, Jacob P. Hypocalcaemia following total thyroidectomy: An analysis of 806 patients. Indian J Endocrinol Metab. 2013 Mar;17(2):298-303. doi: 10.4103/2230-8210.109718.
- Yazici P, Bozkurt E, Citgez B, Kaya C, Mihmanli M, Uludag M. Incidental parathyroidectomy as a cause of postoperative hypocalcemia after thyroid surgery: reality or illusion? Minerva Chir. 2014 Dec;69(6):315-320. Epub 2014 Sep 22.
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- Fabelo H, Ortega S, Ravi D, Kiran BR, Sosa C, Bulters D, Callico GM, Bulstrode H, Szolna A, Pineiro JF, Kabwama S, Madronal D, Lazcano R, J-O'Shanahan A, Bisshopp S, Hernandez M, Baez A, Yang GZ, Stanciulescu B, Salvador R, Juarez E, Sarmiento R. Spatio-spectral classification of hyperspectral images for brain cancer detection during surgical operations. PLoS One. 2018 Mar 19;13(3):e0193721. doi: 10.1371/journal.pone.0193721. eCollection 2018.
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- Yudovsky D, Nouvong A, Pilon L. Hyperspectral imaging in diabetic foot wound care. J Diabetes Sci Technol. 2010 Sep 1;4(5):1099-113. doi: 10.1177/193229681000400508.
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부갑상선 질환에 대한 임상 시험
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University of Pennsylvania완전한Intrntl Classification of Diseases, 9th Revision, (ICD-9-CM) 410의 주진단 또는 이차진단 코드가 있는 환자(5번째 숫자가 2인 경우 제외)미국