Digital 3D-rekonstruktion förutsäger tunntarmslängd (DTDRPSBL-BS)

Prevalensen av typ 2-diabetes mellitus (T2DM) har ökat årligen över hela världen, och prevalensen av diabetes har nått 11,6 % i Kina. Laparoskopisk Roux-en-Y gastric bypass (RYGB) är fortfarande allmänt accepterad som en giltig operation vid behandling av fetma och T2DM. Men fortfarande finns det ingen konsensus om idealet om gastric bypass-lemlängder. Rapporterade längder av biliopankreatiska extremiteter (BPL) och matsmältningsben (AL) varierade kraftigt från 10-250 till 35-250 cm, och anatomiska data visar att längden på tunntarmen varierar mycket mellan vuxna. Att välja samma tunntarmsbypasslängd för olika individer kan uppenbarligen inte uppnå den förväntade viktminskningseffekten, och individer med för kort tunntarm kan orsaka allvarliga undernäringskomplikationer och till och med livshotande tillstånd. Därför är mätning av tunntarmslängd en av förutsättningarna för att utföra exakt RYGB. Intraoperativ mätning av tunntarmslängd kan öka operationstiden och risken för kirurgiska komplikationer som tarmperforering. Så att förutsäga den totala längden av tunntarmen är mycket viktigt för att korrekt utföra bariatrisk kirurgi och undvika risken för kirurgiska komplikationer. I denna studie föreslår vi att utföra 3D-segmentering och rekonstruktion av tunntarmen genom att inhämta abdominal CT-data genom digital teknik, och förutsäga tunntarmens längd genom 3D digital mätning av tunntarmen, och verifiera de digitala mätdata genom att utföra digital mätning data. Upprätta en tunntarmslängd förutsägelsemodell för bariatrisk kirurgi för att utveckla en mer exakt och personlig gastric bypass operationsplan för patienter att få viktminskning och glukoskontroll.