ディープラーニングで支援された3Dモデリングによる直腸シグモイドがんの光学ステレオタクシーナビゲーションの実現可能性

科学分野:

• 手術腫瘍学
• 医療用イメージング
• 医療における人工知能

背景:

• 進行した直腸がんや再発した直腸シグモイドがんにおける不完全な切除の高い割合は,重大な課題をもたらします.
• 光学ステレオタクシーナビゲーションは 外科手術の精度を向上させ,切除の限界を減らすための 潜在的な解決策を提供します.
• ナビゲーション補助手術の実現可能性と腫瘍学的結果は 徹底的な評価を必要とする.

研究 の 目的:

• 直腸がん手術における光学ステレオタクシーナビゲーションの実現可能性を評価する.
• システムのナビゲーション精度を評価する.
• 腫瘍学的結果,特にR0切除の速度を決定する.

主な方法:

• 進行または再発した直腸がんの10人の患者を対象とした前向きな介入コホート研究.
• ディープラーニングベースのセグメンテーションによる光学ステレオタクシーナビゲーションによる手術.
• 追跡装置によるリアルタイムのナビゲーション.主な結果:ナビゲーションの精度 (標的の記録誤差) とR0切除率 (≥1mmの差).

主要な成果:

• 準ミリメートルのナビゲーション精度が達成され,目標登録誤差の中央値は0.7mmでした.
• R0切除率は70% (7/10患者); 80% (8/10) がナビゲーション用平面です.
• ナビゲーション関連の合併症はなく,平均的な準備時間は26分,外科医の満足度は高い.

結論:

• オプティカル・ステレオタクシー・ナビゲーションは 直腸がんの手術では実現可能で非常に正確です
• このテクニックは,R0切除をサポートして,腫瘍学的結果を改善する可能性を証明しています.
• 高等医療施設でのさらなる精錬と評価は正当化されています.