使用计算机辅助方法对穿孔角度进行自动角测量,用于超声波引导的外围插入.
Haruyuki Watanabe1, Hironori Fukuda2, Yuina Ezawa3
1School of Radiological Technology, Gunma Prefectural College of Health Sciences, Maebashi, Japan. hal-watanabe@gchs.ac.jp.
Physical and engineering sciences in medicine
|February 15, 2024
概括
这项研究引入了一种结合深度学习和图像处理的新方法,在超声波导向血管接入过程中准确测量针刺角. 这种技术提高了精度,并减少了医疗专业人员的手术时间.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 超声波技术 超声波技术 超声波技术
- 图像处理 图像处理
背景情况:
- 超声指导是血管接入的标准,但精确的针角测量对于成功至关重要.
- 当前的深度学习方法可以提高针头的可见性,但往往忽视了穿孔角度的计算.
- 精确的角度测定对于优化针的轨迹和改善程序结果至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一种使用深度学习和图像处理相结合的检测目标容器和针的方法.
- 为了自动推导超声波导向血管接入的穿孔角度.
- 与手动方法相比,提高角度测量的精度和效率.
主要方法:
- 利用U-Net架构对超声波图像中的中等肘部静脉,模拟血管和针片进行细分.
- 采用传统的图像处理技术,包括霍夫变换,用于自动角度测量.
- 收集了来自20名健康志愿者和四名模拟血管接入程序的幻影的数据.
主要成果:
- 实现了高细分精度,平均子系数为静脉的0.826,模拟血管的0.931,针头的0.773.
- 专家和自动穿孔角度测量之间有很强的一致性,相关性为0.847.7.
- 与手动角度测量相比,自动化系统显著减少了变化和时间.
结论:
- 拟议的混合方法提供了高分段精度和可靠的自动穿孔角度测量.
- 这种方法有可能通过自动化角度计算来提高操作员对关键程序技术的关注度.
- 这些发现表明,超声波导向血管接入程序的效率和精度显著提高.
