开发用于在安全注射实践中检测坐骨神经的决策支持算法 (DSA) (Nursiatic)

该项目旨在开发一种基于人工智能的决策支持算法（DSA），用于在安全肌肉注射应用中检测坐骨神经。

方法 该项目于2022年5月1日至2023年11月1日期间进行。

数据收集阶段 在该项目的第一阶段，从左右位置的 50 名志愿者获得了大约 1500 张坐骨神经超声图像。 随后，在这些图像上标记坐骨神经。 对收集的数据进行归一化，应用降噪，进行直方图均衡，并通过平衡数据来解决类别不平衡问题。 通过应用旋转、平移、反射和缩放等技术进一步增强了数据。 模型选择选用YOLOv7模型。 对YOLOv7进行了参数优化，并完成了模型训练的预处理和数据增强过程。 YOLOv7模型的超参数是手动调整的，随后使用自动超参数调整工具，显着增强了模型的性能。

DSA 的集成和测试阶段 在项目的第二阶段，通过在医生和工程师的陪同下将决策支持算法 (DSA) 集成到计算机上，对 30 名志愿者受试者进行了坐骨神经的存在测试。通过 USG 探头接收到的信号。

临床试验阶段随后，有关算法的信息被提供给萨卡里亚培训研究医院急诊科申请肌内注射的志愿者和护士。 在志愿者护士、项目协调员和研究人员的监督下，30 名患者使用 DSA 进行注射，30 名患者使用传统方法进行注射。 完成注射后，护士填写并签署“系统可用性量表”（SUS）。 此外，还使用“视觉疼痛量表”和“注射满意度视觉量表”来评估患者注射后的疼痛程度。 在注射后立即和 15 分钟后比较志愿者患者的疼痛水平。

关键词护士，坐骨神经，决策支持算法。