초음파 유도 말초 신경 및 평면 블록을 위한 인공 지능

Sonoanotomy 지식은 초음파 유도 국소 마취(UGRA) 절차에 필수적입니다. 우리는 해부학적 구조를 인식할 때 말초 신경 및 평면 블록의 해부학적 구조를 강조하여 초음파 해부학적 해석을 지원하는 데 사용되는 인공 지능(AI) 소프트웨어의 정확성을 평가하는 것을 목표로 했습니다.

모든 스캔은 AI 소프트웨어(Nerveblox, Smart Alfa Teknoloji San. Ve Tic. A.Ş., 앙카라, 터키). 이 설정을 사용하여 사용자가 초음파 스캔을 수행할 때 AI 소프트웨어는 해부학적 구조/랜드마크 식별에 대한 실시간 피드백을 사용자에게 제공합니다.

AI 소프트웨어는 실시간으로 사용자에게 세 가지 주요 피드백 신호를 제공하도록 설계되었습니다.

• 각 해부학적 구조에 대한 이름표
• 각 해부학적 구조에 대한 색상 오버레이
• 전체 이미지에 대한 스캔 성공률

색상 오버레이 및 이름표는 해부학적 레이아웃에 대한 보다 일반적인 공간 피드백을 사용자에게 제공하는 투명도 조정 강조 표시 및 점입니다. 평면 완성도는 "스캔 성공" 게이지로 시각화되며, 이 게이지는 현재 이미지가 미리 정의된 랜드마크의 이상적인 시각화에 얼마나 가까운지를 보여주는 방식으로 사용자를 안내합니다.

AI 소프트웨어가 식별할 수 있는 말초 신경 및 평면 차단 영역(해부학적 랜드마크)은 다음과 같습니다.

• 내전근 차단 부위(대퇴동맥, 봉공근, 복재신경, 내측광근)
• 겨드랑이 상완 신경총 차단 부위(겨드랑이 동맥, 상완이두근, 오구완근, 합동건, 근피부신경, 상완삼두근)
• ESP (Erector Spinae Plane) Block Region (척추기립근, 흉막, 능형근, 승모근, 횡돌기)
• 대퇴부 차단 부위(대퇴동맥, 대퇴정맥, 대퇴신경, 장요근)
• PECS(가슴) 차단 영역(흉막, 작은가슴근, 큰가슴근, 갈비뼈 및 앞톱니근
• 오금차단 부위(온비골신경, 오금동맥, 오금정맥, 경골신경)
• 직근초 차단 부위(복막강, 복직근, 전직근초 및 후직근초)
• 천부경추신경얼기차단 부위(앞비늘근, 경동맥, 경추신경총, 경정맥, 흉쇄유돌근)

연구를 위해 국소 마취 교육을 받고 UGRA 기술을 수행할 자격이 있는 3명의 마취 훈련생이 AI 소프트웨어의 안내에 따라 각 지원자를 스캔합니다. 총 3명의 레지던트가 40명의 지원자 모두에 대해 8가지 블록 유형의 스캔을 수행합니다. 모든 스캔 이미지가 저장됩니다. 이 절차를 사용하여 전문가 평가를 위해 960개의 초음파 이미지를 원시 및 AI 처리 형식으로 획득합니다.

초음파 유도 부위 마취 기술에 대한 전문 지식을 갖춘 마취과 전문의와 초음파에 대한 풍부한 경험을 가진 방사선 전문의가 획득한 초음파 영상에서 AI 소프트웨어의 정확도를 검토하고 점수를 매깁니다. 보다 정확한 결과를 얻기 위해 AI 소프트웨어의 평가는 선택한 블록 영역의 각 해부학적 구조에 대해 개별적으로 수행됩니다.

전문가들은 AI 소프트웨어가 배치한 이름표와 색상 오버레이를 평가하고 평가하도록 요청받습니다(0: 잘못 배치됨, 1: 매우 나쁨, 2: 나쁨, 3: 좋음, 4: 매우 좋음, 5: 매우 좋음). 해부학적 구조에 대한 이름표(점과 구조 이름의 약자로 표시됨)가 해부학적 구조의 시각적 경계 내에 있지 않은 방식으로 배치된 경우 점수는 "0: 잘못 배치됨"입니다. 해부학적 구조에 대한 이름표가 시각적 경계 내에 올바르게 배치되고 해부학적 구조를 나타낼 수 있는 경우 점수는 주변 색상의 일관성에 따라 "1: 매우 나쁨"과 "5: 우수함" 사이여야 합니다. 오버레이 및 기본 해부학적 구조.

데이터는 95% 신뢰 수준에서 SPSS 26 소프트웨어를 사용하여 분석됩니다. 측정을 위해 평균, 표준 편차(SD), 최소값, 최대값 및 중앙값 통계가 제공됩니다. "점수" 변수는 0과 5 사이의 서수 측정이며 지역에서 정규 분포를 제공하지 않기 때문에 비모수적 방법이 분석에 사용됩니다.