在纯腹腔镜供体肝切除术中,胆管结构的实时细分
Namkee Oh1, Bogeun Kim2, Taeyoung Kim3
1Department of Surgery, Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine, 81 Irwon-ro, Gangnam-gu, Seoul, 06351, Republic of Korea. ngnyou@gmail.com.
Scientific reports
|September 28, 2024
概括
深度学习模型可以在腹腔镜供体肝切除术期间识别胆道结构,帮助外科医生. 这种人工智能工具显示出在肝移植中实时手术指导的前景.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 在外科手术中使用人工智能
- 肝胆道手术 肝胆道手术
背景情况:
- 纯腹腔镜供体肝切除术 (PLDH) 是活体供体肝移植的标准程序.
- 在PLDH期间,准确识别胆汁结构至关重要,以预防并发症.
研究的目的:
- 开发基于深度学习的语义细分模型,用于实时识别胆汁结构.
- 帮助外科医生确定PLDH期间最佳胆道切割部位.
主要方法:
- 对30个手术期间的PLDH视频进行了回顾性分析,使用氨酸绿色近红外光.
- 提取和300的像素智能注释,重点是切割期间的胆道 (BD) 和前壁 (AW).
- 使用ResNet50编码器实现DeepLabV3+算法进行细分.
主要成果:
- 该模型实现了BD的0.728和AW的0.429的平均子相似系数 (DSC).
- 实时推断速度达到了每秒15.3.
- 在程序期间识别关键解剖结构的有希望的性能.
结论:
- 开发的深度学习模型显示了在PLDH中实时识别胆道结构的可行性.
- 需要进一步验证,以评估临床效用,概括性和与当前的外科标准进行比较.
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