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2024 AATS 中国之声 | 通过智能视频分析增强胸腔镜手术的精准性(ThoracoAI):一项实验研究

05月07日
编译:肿瘤资讯
来源:肿瘤资讯

美国胸外科协会(AATS 2024)已于当地时间(EDT)2024年4月27日至30日在加拿大-多伦多圆满落幕。2024 AATS是全球胸外领域中负盛名的胸外科学术活动,提高专业知识,和行业内顶尖专家建立联系,并共同构建胸外科的未来。

在此,【肿瘤资讯】小编特别整理通过智能视频分析增强胸腔镜手术的精准性相关研究。

摘要号:237

标题:Enhancing Thoracoscopic Surgery with Intelligent Video Analysis for Precision Procedures (ThoracoAI): An Experimental Investigation

讲者:梁恒瑞——广州医科大学附属第一医院

研究背景

开发和验证配备人工智能的智能胸腔镜手术(VATS)系统,以增强胸外科手术。该系统包括3个核心功能:识别位于胸膜表面上或胸膜表面下1cm以内的肺结节;通过断层视频分析对切除后肺结节进行识别和分类;识别肺解剖结构、器械和手术阶段。

研究方法

前瞻性研究于2020年1月1日至2023年10月1日期间在广州医科大学附属第一医院进行,收集实时手术视频。视频数据集由两组独立的外科医生进行全面注释,使用多模态数据(包括 CT 扫描和 EMR)来增强肺结节分类,开发并验证了全部目标的相关算法。

研究结果

该系统采用534个手术视频的数据集,表现出卓越的性能。在胸膜表面附近肺结节的识别中,它的平均精度 (mAP) 为 0.94,为术前定位提供了一种非侵入性替代方案。在肺结节分类中,该系统有效地区分了良性和恶性结节,实现了0.89的曲线下面积(AUC),通过多模态数据的整合,AUC进一步提高至0.97,超过传统的冰冻切片方法。在肺叶切除术期间的手术结构识别方面,该系统表现出色,器械的 mAP 为 0.920,解剖结构的 mAP 为 0.675。在手术阶段分类中,实现 0.757 的 第一级别精准度和 0.925 的 第三级别精准度。在人工智能辅助的外科教育实验中,使用肺叶切除术结构识别工具的住院患者表现优于依赖传统学习方法的对照组。具体来说,在解剖结构方面的识别准确率为73.2%(P<0.001),手术器械的识别准确率为87.6%(P<0.001),手术阶段的准确率为80.0%,而对照组的识别准确率分别为66.0%、82.8%和66.8%。该子系统显著提高术中肺部解剖识别的效率,并缩短年轻外科医生的学习曲线。

研究结论

该人工智能VATS系统通过增强肺结节识别、简化手术程序和促进手术教育来改善胸外科手术。


参考文献

Hengrui Liang, et al. Enhancing Thoracoscopic Surgery with Intelligent Video Analysis for Precision Procedures (ThoracoAI): An Experimental Investigation. 2024 AATS abstr 237.


责任编辑:肿瘤资讯-Bear
排版编辑:肿瘤资讯-Bear



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