超声波光神经外直径测量的自动化:一个范围审查
César E Escamilla-Ocañas1, Noelia C Morales-Cardona2, Hersh Sagreiya3
1Department of Neurocritical Care, Massachusetts General Hospital, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts, USA.
概括
自动化视神经外直径 (ONSD) 测量为估计内压力 (ICP) 提供了一种可靠的,非侵入性的方法. 这种方法克服了当前侵入性技术和手动ONSD评估的局限性,改善了对脑损伤的神经临床护理.
科学领域:
- 神经临界护理是指神经临界护理.
- 医学成像分析分析 医学成像分析
- 机器学习在医学中的应用
背景情况:
- 内压力 (ICP) 监测对于严重脑损伤管理至关重要.
- 目前的侵入性ICP方法存在风险 (感染,出血) 和可用性问题.
- 非侵入性视神经膜直径 (ONSD) 测量受到操作员依赖和不一致的技术的限制.
研究的目的:
- 审查关于自动化ONSD图像采集和测量的文献.
- 评估用于ONSD自动化的图像分析和机器学习 (ML) 技术.
- 评估自动化ONSD在改善非侵入性ICP估计方面的潜力.
主要方法:
- 关于ONSD自动化研究的叙事文献综述.
- 对ONSD应用的经典图像分析技术的分析.
- 检查机器学习模型用于ONSD测量和ICP相关性.
主要成果:
- 自动化可以提高ONSD测量的准确性和可靠性.
- 图像分析和机器学习在克服ONSD运营商依赖性方面表现有前途.
- 自动化ONSD具有改善非侵入性ICP评估的潜力.
结论:
- 自动化ONSD测量是其更广泛的临床采用的关键.
- 先进的图像分析和ML对于可靠的非侵入性ICP监测至关重要.
- 对自动化ONSD的进一步研究可以显著提升神经临床护理.
