Orientação de Anatomia para Anestesia Regional

O uso de anestesia regional (AR) e bloqueio de nervo periférico (PNB) está crescendo, embora a anestesia geral (GA) ainda seja mais comum na prática cirúrgica geral. Cerca de 65% de todos os procedimentos passíveis de uma técnica regional atualmente usam GA, e a orientação atual do Instituto Nacional de Saúde e Excelência Clínica do Reino Unido (NICE) é que toda anestesia regional deve ser realizada usando orientação por ultrassom. No entanto, são esperados aumentos adicionais na anestesia regional, pois há benefícios significativos para o paciente e econômicos. Em particular, os custos por procedimento da anestesia regional são consideravelmente menores do que os da anestesia geral.

Embora crescente, a anestesia regional guiada por ultrassom é difícil de aprender e difícil de realizar. Existem problemas significativos de coordenação mão-olho, pois o clínico deve manipular simultaneamente a agulha e a sonda de ultrassom para guiar a agulha até o alvo. Além disso, a anatomia da agulha e do alvo pode ser muito difícil de ver na imagem de ultrassom.

Os pesquisadores acreditam que um sistema auxiliado por computador que destaque as principais características anatômicas na imagem de ultrassom tornaria esse procedimento mais seguro para os pacientes e mais simples para o clínico.

Atualmente, o principal método para segmentação automática de imagens usa aprendizado profundo, para o qual são necessários muitos milhares de imagens de treinamento. Houve vários sucessos na aplicação dessas técnicas a imagens médicas, incluindo ultrassom. No entanto, parece que pouca atenção tem sido dada à segmentação automática de imagens de ultrassom para anestesia regional.

A referência mais próxima à nossa proposta de pesquisa descreve um método para localizar o nervo mediano em imagens ultrassonográficas do antebraço. Também houve um desafio Kaggle para segmentar os nervos do plexo braquial no pescoço. Múltiplas regiões anatômicas também podem ser segmentadas ao mesmo tempo. No entanto, nenhum desses estudos é diretamente aplicável ao uso clínico, pois tratam apenas de imagens capturadas de voluntários saudáveis. Eles também não consideram como essas técnicas poderiam ser usadas para auxiliar os anestesistas que realizam anestesia regional na clínica.

A justificativa para este estudo é determinar se o destaque automático em tempo real das principais características anatômicas pode ajudar os médicos a realizar anestesia regional guiada por ultrassom.

O sistema proposto pela Medaphor para realce automático usa aprendizado profundo e requer muitos milhares de imagens para o sistema aprender. No entanto, os algoritmos de aprendizado de máquina, como o aprendizado profundo, são altamente dependentes das imagens usadas para construí-los. Em particular, deve-se tomar cuidado para garantir que esses algoritmos sejam treinados usando imagens representativas daquelas que o algoritmo encontrará quando estiver em uso.

Uma parte fundamental da anestesia regional envolve a injeção de anestésico no espaço próximo ao nervo relevante. Uma vez introduzidos, tanto a agulha quanto o anestésico podem ser vistos na imagem de ultrassom. Modelos treinados usando imagens não invasivas gravadas de voluntários saudáveis ​​não serão suficientes. Embora as imagens não invasivas de voluntários possam conter as principais características anatômicas, elas não mostrarão a agulha e o anestésico.

A opção mais simples para capturar imagens representativas é selecionar pacientes que receberão anestesia regional e registrar os dados da imagem diretamente da máquina de ultrassom à medida que o procedimento é realizado. Este método de registro é transparente tanto para o clínico quanto para o paciente e não afeta de forma alguma o tratamento do paciente.

Além disso, as máquinas de ultrassom usadas para anestesia regional não são conectadas ao PACS e nenhuma informação de identificação do paciente é inserida na máquina de ultrassom. Como apenas a imagem do ultrassom é gravada, os vídeos são completamente anônimos e não podem ser rastreados até nenhum indivíduo.

Este estudo faz parte de um programa de pesquisa maior e construirá e validará um sistema capaz de destacar as principais características anatômicas. Assim que o sistema estiver completo, um estudo adicional será realizado para testá-lo na clínica para determinar os benefícios potenciais para pacientes e médicos.