Руководство по анатомии для регионарной анестезии

Использование регионарной анестезии (РА) и блокады периферических нервов (ПНБ) растет, хотя общая анестезия (ГА) по-прежнему более распространена в общей хирургической практике. Около 65% всех процедур, поддающихся регионарной технике, в настоящее время используют ГА, и текущие рекомендации Национального института здравоохранения и клинического совершенства Великобритании (NICE) заключаются в том, что вся регионарная анестезия должна выполняться с использованием ультразвукового контроля. Тем не менее, ожидается дальнейшее увеличение регионарной анестезии, поскольку это дает значительные преимущества для пациента и экономики. В частности, затраты на регионарную анестезию в расчете на одну процедуру значительно ниже, чем при общей анестезии.

Несмотря на рост регионарной анестезии под ультразвуковым контролем, ее трудно освоить и трудно выполнять. Существуют серьезные проблемы с координацией рук и глаз, поскольку врач должен одновременно манипулировать и иглой, и ультразвуковым датчиком, чтобы направить иглу к цели. Кроме того, и иглу, и анатомию мишени может быть очень трудно увидеть на ультразвуковом изображении.

Исследователи считают, что компьютеризированная система, которая выделяет ключевые анатомические особенности на ультразвуковом изображении, сделает эту процедуру более безопасной для пациентов и более простой для клинициста.

В настоящее время ведущий метод автоматической сегментации изображений использует глубокое обучение, для которого требуются многие тысячи обучающих изображений. Было достигнуто несколько успехов в применении этих методов к медицинским изображениям, включая ультразвук. Однако оказывается, что автоматической сегментации ультразвуковых изображений для регионарной анестезии уделялось относительно мало внимания.

Ближайшая ссылка на предлагаемое нами исследование описывает метод локализации срединного нерва на ультразвуковых изображениях предплечья. Также была поставлена ​​задача Kaggle сегментировать нервы плечевого сплетения на шее. Одновременно можно сегментировать несколько анатомических областей. Однако ни одно из этих исследований не применимо напрямую к клиническому использованию, поскольку они касаются только изображений, полученных от здоровых добровольцев. Они также не рассматривают возможность использования этих методов для помощи анестезиологам, проводящим регионарную анестезию в клинике.

Обоснование этого исследования состоит в том, чтобы определить, может ли автоматическое выделение ключевых анатомических особенностей в реальном времени помочь клиницистам выполнять регионарную анестезию под ультразвуковым контролем.

Предлагаемая Medaphor система автоматического выделения использует глубокое обучение и требует, чтобы система училась на многих тысячах изображений. Однако алгоритмы машинного обучения, такие как глубокое обучение, сильно зависят от изображений, используемых для их построения. В частности, необходимо позаботиться о том, чтобы эти алгоритмы обучались с использованием изображений, репрезентативных для тех, с которыми алгоритм столкнется при использовании.

Ключевой частью регионарной анестезии является введение анестетика в пространство рядом с соответствующим нервом. После введения иглу, и анестетик можно увидеть на ультразвуковом изображении. Моделей, обученных с использованием неинвазивных изображений, полученных от здоровых добровольцев, будет недостаточно. Хотя неинвазивные изображения добровольцев могут содержать ключевые анатомические особенности, на них не будет показана игла и анестетик.

Самый простой вариант получения репрезентативных изображений — выбрать пациентов, у которых будет региональная анестезия, и записать данные изображения непосредственно с аппарата УЗИ во время выполнения процедуры. Этот метод записи прозрачен как для врача, так и для пациента и никоим образом не влияет на лечение пациента.

Кроме того, ультразвуковые аппараты, используемые для регионарной анестезии, не подключены к PACS, и в ультразвуковой аппарат не вводится информация, позволяющая идентифицировать пациента. Поскольку записывается только ультразвуковое изображение, видео полностью анонимны и не могут быть отслежены до какого-либо человека.

Это исследование является частью более крупной исследовательской программы и позволит создать и проверить систему, способную выделить ключевые анатомические особенности. Как только система будет завершена, будет проведено дополнительное исследование, чтобы проверить ее в клинике, чтобы определить потенциальные преимущества для пациентов и врачей.