脊柱内镜超声波成像系统的开发与自动组织识别算法

科学领域:

• 神经外科 神经外科
• 医疗成像医学成像
• 手术技术 手术技术

背景情况:

• 内镜脊柱手术 (ESS) 由于可视化有限而带来挑战.
• 高度的外科医生熟练程度是必要的程序,如盘切除术和减压.
• 由于手术领域狭窄,存在损害神经结构的风险.

研究的目的:

• 为ESS开发一个手术内超声波成像设备.
• 帮助外科医生在内镜脊柱手术期间区分组织类型.
• 为了提高视觉化和安全性,在狭窄的手术场所内.

主要方法:

• 一个4毫米的定制超声波探头被集成到内镜脊柱外科 (ESS) 工作通道中.
• 对绵羊的腰椎样本进行了超声波成像.
• 使用DenseNet架构开发了一种2阶段分类算法,用于自动组织识别.

主要成果:

• 超声波探测器在ESS工作通道中提供了清晰的图像.
• 自动识别算法在识别6种脊髓组织类型 (脊髓,细胞核,脂肪组织,骨,环状纤维化,神经根) 中达到90%以上的准确性.
• 识别时间小于0.1秒,卡帕值为0.875.5.

结论:

• 开发的手术内超声波系统与现有的ESS通道兼容.
• 该系统准确且快速地识别关键的脊髓内结构.
• 这项技术有可能缩短学习曲线,提高ESS的效率和安全性.