안전한 주사 실습에서 좌골 신경을 감지하기 위한 의사 결정 지원 알고리즘(DSA) 개발 (Nursiatic)

본 프로젝트는 안전한 근육주사 적용 시 좌골신경 검출을 위한 인공지능 기반 의사결정지원 알고리즘(DSA)을 개발하는 것을 목표로 합니다.

방법 이 프로젝트는 2022년 1월 5일부터 2023년 1월 11일 사이에 수행되었습니다.

데이터 수집 단계 프로젝트의 첫 번째 단계에서는 오른쪽 및 왼쪽 위치에서 50명의 지원자로부터 약 1,500장의 좌골 신경 초음파 이미지를 얻었습니다. 그 후, 좌골 신경은 이러한 이미지에 표시되었습니다. 수집된 데이터의 차원을 정규화하고 노이즈 감소를 적용한 후 히스토그램 균등화를 수행하고 데이터 균형을 유지하여 클래스 불균형을 해결했습니다. 회전, 이동, 반사, 확대/축소와 같은 기술을 적용하여 데이터를 더욱 확대했습니다. 모델 선택을 위해 YOLOv7 모델이 선택되었습니다. YOLOv7에 대한 매개변수 최적화가 수행되었으며, 모델 학습을 위한 전처리 및 데이터 증대 프로세스가 완료되었습니다. YOLOv7 모델의 하이퍼파라미터는 수동으로 조정된 후 자동 하이퍼파라미터 튜닝 도구를 사용하여 모델 성능을 크게 향상시켰습니다.

DSA의 통합 및 테스트 단계 프로젝트의 두 번째 단계에서는 의사와 엔지니어가 함께 컴퓨터에 의사 결정 지원 알고리즘(DSA)을 통합하여 30명의 지원자를 대상으로 좌골 신경의 존재 여부를 테스트했습니다. USG 프로브를 통해 수신된 신호에 대해.

임상 시험 단계 이후, 근육 주사를 신청한 Sakarya 훈련 및 연구 병원 응급실의 자원 봉사자 및 간호사에게 알고리즘에 대한 정보가 제공되었습니다. 자원 봉사 간호사, 프로젝트 코디네이터 및 연구원의 감독하에 DSA를 사용하여 30명의 환자에게, 전통적인 방법을 사용하여 30명의 환자에게 주사를 실시했습니다. 주사를 마친 후 간호사들은 "시스템 사용성 척도(SUS)"를 작성하고 서명했습니다. 또한 주사 후 환자의 통증을 평가하기 위해 "시각적 통증 척도"와 "주사에 대한 만족도 시각적 척도"를 사용했습니다. 자원 봉사 환자의 통증 수준은 주사 직후와 15분 후를 비교했습니다.

키워드 간호사, 좌골신경, 의사결정지원 알고리즘.