Factibilidad del seguimiento automatizado en tiempo real del movimiento del pliegue vocal para la laringoscopia en el...

Área de la Ciencia:

• Imágenes médicas
• Inteligencia artificial
• Laringología

Sus antecedentes:

• Avances en inteligencia artificial y visión por computadora para el análisis de videolaringoscopia.
• Los modelos actuales se limitan al análisis post hoc y a los entornos de investigación.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la viabilidad de una solución en tiempo real para el seguimiento automatizado de las cuerdas vocales durante la laringoscopia en el consultorio.

Principales métodos:

• Entrenó un modelo de detección de puntos clave para rastrear 39 puntos clave laríngeos en 1254 cuadros de video.
• Evaluación del rendimiento del modelo utilizando la precisión media de los puntos clave (mKA) y la consistencia temporal (mTC) en los conjuntos de datos de validación y ensayo.
• Desplegó el modelo en tiempo real usando un laringoscopio flexible y un portátil.

Principales resultados:

• Se ha logrado una robusta precisión de detección con un mKA del 85% (validación) y del 75% (prueba).
• Demostró una consistencia temporal prometedora con un movimiento promedio de 5,85 píxeles.
• Operado a 30 fotogramas por segundo con una latencia mínima, sin afectar el flujo de trabajo clínico.

Conclusiones:

• El modelo de IA rastrea con precisión las estructuras laríngeas con alta detección, localización y consistencia.
• El sistema es compatible con hardware asequible, lo que permite el desarrollo de métricas en tiempo real.
• Esto representa una solución factible en tiempo real para la laringoscopia clínica.