El Proyecto AENEAS: Guía anatómica intraoperatoria a través de la detección de puntos de referencia en tiempo real...

Área de la Ciencia:

• La neurocirugía es la neurocirugía.
• Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador
• La inteligencia artificial es inteligencia artificial.

Sus antecedentes:

• Los procedimientos microquirúrgicos, como el enfoque pterional trans-Sylvian, requieren una identificación precisa de las estructuras anatómicas.
• La orientación intraoperatoria puede ser un desafío, lo que puede conducir a una mayor variabilidad y riesgo quirúrgico.

Objetivo del estudio:

• Evaluar el rendimiento de un modelo de detección de objetos de aprendizaje profundo (YOLOv7x) para identificar puntos de referencia anatómicos clave en el complejo enfoque pterional trans-Sylvian.
• Evaluar la viabilidad de las técnicas de visión artificial para el reconocimiento anatómico en neurocirugía.

Principales métodos:

• Se desarrolló y entrenó un modelo de detección de objetos de aprendizaje profundo (YOLOv7x) en 5307 fotogramas etiquetados de 78 videos quirúrgicos.
• Se anotaron objetivos anatómicos que incluyen los nervios ópticos, la arteria carótida interna, la dura y el giro cortical.
• El rendimiento del modelo se evaluó utilizando la validación cruzada de 5 veces con precisión media (AP50) como la métrica primaria.

Principales resultados:

• El modelo demostró una precisión de detección prometedora para estructuras profundas, logrando un AP50 de 0.73 para el nervio óptico y 0.67 para la arteria carótida interna.
• La detección de estructuras superficiales como la dura y el giro cortical mostró una menor precisión (rango AP50: 0.25-0.45).
• La variabilidad del rendimiento se atribuyó a la complejidad anatómica y las limitaciones de los datos.

Conclusiones:

• La detección anatómica basada en visión artificial es factible en entornos neuroquirúrgicos complejos.
• La alta precisión para los puntos de referencia anatómicos profundos valida el enfoque, a pesar de los desafíos con estructuras menos distintas.
• Esta tecnología tiene el potencial de mejorar la orientación intraoperatoria y estandarizar la práctica quirúrgica.