Разработка модели машинного обучения для предоперационного прогнозирования плевральной спайки с использованием УЗИ плевры

Рак легких в настоящее время является основной причиной смертности от злокачественных опухолей во всем мире. Хирургия является основным методом лечения рака легких, а достижения в технике торакальной хирургии играют решающую роль в диагностике и лечении рака легких. Медицинская ультразвуковая технология благодаря своим неинвазивным, гибким, удобным и экономичным характеристикам широко используется в клинической практике. С развитием ультразвуковых технологий и необходимостью решения клинических задач технология ультразвуковой визуализации получила новые разработки в области торакоскопической хирургии.

В эпоху малоинвазивной хирургии интраоперационные плевральные спайки являются одним из основных факторов, влияющих на выполнение видеоторакоскопической хирургии (ВАТС). Модель дневной хирургии для ВАТС постепенно обретает форму, особенно в рамках концепции ускоренного восстановления после операции (ERAS). Однако плевральные спайки значительно увеличивают интраоперационную травматичность и продлевают пребывание в больнице. Кроме того, плевральные спайки увеличивают риск повреждения легких во время ВАТС и, в тяжелых случаях, могут затруднить доступ к плевральной полости, что приводит к необходимости перехода к открытой торакотомии. Плевральные спайки увеличивают интраоперационное время и заболеваемость в торакальной хирургии из-за плохой видимости, кровотечений, повреждений легких и сосудов. Наличие, расположение и степень плевральных спаек полезны для определения первоначального размещения порта или выбора между открытым доступом или методом ВАТС. Таким образом, точное прогнозирование наличия и конкретного расположения плевральных спаек до операции имеет решающее значение для развития дневной хирургии при торакальной ERAS, обеспечивая безопасность и эффективность будущих дневных операций НДС.

Предыдущие исследования показали, что КТ грудной клетки трудно предсказать плевральные спайки: чувствительность составляет всего 72% и чувствительность только 46% для определения спаек в определенных местах. Напротив, ультразвуковое исследование плевры (USP) может динамически отображать плевральное скольжение и спайки с окружающей легочной тканью, а также имеет возможности мониторинга в реальном времени на основе движения, обеспечивая уникальные преимущества для обнаружения плевральных спаек. Предоперационное прогнозирование плевральных спаек с использованием USP имеет важное прикладное значение. Исследования уже продемонстрировали преимущества использования трансторакального УЗИ плевры для выявления плевральных спаек. Никола и др. провели 1192 ультразвуковых исследования для прогнозирования плевральных спаек, подтвердив 1124 положительных случая и 68 отрицательных случаев с чувствительностью 80,6%, специфичностью 96,1%, положительной прогностической ценностью 73,2% и отрицательной прогностической ценностью 97,4%. Тем не менее, все еще существуют некоторые проблемы с использованием USP для прогнозирования плевральных спаек. Врачи, которые могут идентифицировать плевральные спайки, должны быть обучены ультразвуковому исследованию легких, а ультразвуковое исследование и интерпретация являются методами, зависящими от навыков. Бремя обучения врачей торакальной УЗИ остается клинической проблемой.

Технология трехмерных сверточных нейронных сетей (3D-CNN) — это новая технология в области искусственного интеллекта и машинного обучения. В отличие от традиционных сверточных нейронных сетей (CNN), 3D-CNN может обрабатывать трехмерные данные, включающие временное измерение, что делает их пригодными для анализа динамических характеристик ультразвуковых изображений в реальном времени. Эта технология обещает разработать модель машинного обучения для интерпретации изображений USP, потенциально заменив интерпретацию врачом и повысив точность USP при выявлении плевральных спаек.

Таким образом, это исследование намеревается использовать USP для предоперационной идентификации плевральных спаек у пациентов, которым назначена операция ВАТС. Целью проекта является исследование точности USP в прогнозировании интраоперационных плевральных спаек и разработка диагностической модели с использованием технологии 3D-CNN для обработки изображений и видеоданных, связанных с USP, для машинного обучения. В исследовании будут изучены чувствительность, специфичность, положительная прогностическая ценность и отрицательная прогностическая ценность модели 3D-CNN-USP при выявлении плевральных спаек. Кроме того, будет изучена возможность и эффективность использования 3D-CNN-USP для предоперационной идентификации плевральных спаек для поддержки внедрения дневной хирургии в торакальной хирургии.