비만 환자의 컴퓨터 단층촬영과 자기공명영상을 이용한 전체 소장 길이 측정 (SBOM-AI)

소장의 전체 길이(TSBL)는 대사/비만 우회 수술에서 안전하고 성공적인 최소 침습 수술을 얻기 위한 중요한 매개 변수를 나타냅니다.

요즘 소장 측정의 표준은 수술 중 측정입니다. 복강경 검사는 압력/대사에 대한 표준 접근 방식을 나타내므로 장 병변의 경우 TSBL 측정에 시간이 많이 걸리고 위험해집니다. TSBL의 정확하고 효과적인 비침습적 수술 전 측정을 통해 수술 전략에 영향을 미치는 TSBL의 가변성을 평가할 수 있습니다. TSBL을 비침습적으로 측정할 수 있는 가능성 덕분에 단면 이미징이 이 설정에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 컴퓨터 단층촬영(CT)과 자기 공명(MR)을 모두 사용하여 수행된 일부 연구에서는 유망한 결과가 보고되었습니다. 그러나 표본의 크기가 작고, 표준화된 기술이 부족하며, 인공지능(AI)을 기반으로 한 자동 방법이 부족하다는 한계가 있습니다.

단면 영상을 사용하여 TSBL을 측정하는 신뢰할 수 있는 수술 전 방법을 평가하면 수술 중 합병증과 불충분한 장기 체중 감소 또는 영양 결핍을 잠재적으로 줄일 수 있습니다. 이 시나리오에서 가능한 해결책은 소장을 자동으로 분할할 수 있는 AI 알고리즘 개발을 통한 분석 방법의 구현이 될 수 있습니다.

이 연구의 주요 끝점은 수술 전 방사선 영상을 기반으로 복강경 비만/대사 수술 후보자의 환자에서 TSBL을 측정하기 위한 신뢰할 수 있고 재현 가능한 자동 방법을 설정하고 검증하는 것입니다.

프로젝트의 주요 단계는 다음과 같습니다.

1. 대규모 비만 환자 집단에서 TSBL의 수술 전 CT 및 MRI 기반 측정의 타당성을 평가하고 참조 표준으로 수술 중 복강경 측정(신장 방법)과 방사선학적 측정을 비교합니다(1).
2. 소장의 길이를 측정하기 위해 CT와 MRI 사이의 보다 정확한 단면 영상을 평가합니다.
3. 횡단 슬라이스 이미징에서 TSBL을 자동으로 측정할 수 있는 AI 도구를 구축합니다.

3개의 대용량 이탈리아 센터에서는 비만 대사 수술 대상인 비만 환자 195명을 등록할 예정입니다. 그 중 일부는 TSBL 측정의 AI 기반 방법을 설정하는 데 사용되는 교육 코호트(총 105명)가 구축됩니다. 나머지 90명의 환자(각 센터당 30명)가 검증 코호트를 대표합니다.