Automated Real Time Delineation of Supraclavicular Brachial Plexus in Neck Ultrasonography Videos: A Deep Learning Approach

要約

末梢神経ブロックは術後の痛みの治療に不可欠であり、周術期のオピオイド使用と入院期間の削減につながります。
超音波（US）ガイド下末梢神経ブロックを成功させるには、音波解剖学的構造の正確な解釈が不可欠ですが、新人オペレーターにとっては困難な場合があります。
この前向き研究では、227 人の被験者を登録し、3 台​​の異なる US マシンを使用してさまざまな環境で鎖骨上および斜角筋間腕神経叢を体系的にスキャンし、227 個の固有ビデオのデータセットを作成しました。
合計 41,000 のビデオ フレームに、経験豊富な麻酔科医がオブジェクト トラッキングとアクティブ コンター アルゴリズムによる部分自動化を使用して注釈を付けました。
4 つのベースライン ニューラル ネットワーク モデルがデータセットでトレーニングされ、オブジェクト検出およびセグメンテーション タスクのパフォーマンスが評価されました。
次に、最適なモデルの一般化可能性が、微調整ありとなしの別々の米国スキャナーから構築されたデータセットでテストされました。
この結果は、深層学習モデルを活用して、首の超音波検査ビデオの鎖骨上腕神経叢を高精度かつ信頼性高くリアルタイムでセグメンテーションできることを示しています。
モデルは、鎖骨上と隣接する斜角筋間の腕神経叢を区別する能力についてもテストされました。
データセット全体は、研究コミュニティによるさらなる研究のために公開されています。

要約(オリジナル)

Peripheral nerve blocks are crucial to treatment of post-surgical pain and are associated with reduction in perioperative opioid use and hospital stay. Accurate interpretation of sono-anatomy is critical for the success of ultrasound (US) guided peripheral nerve blocks and can be challenging to the new operators. This prospective study enrolled 227 subjects who were systematically scanned for supraclavicular and interscalene brachial plexus in various settings using three different US machines to create a dataset of 227 unique videos. In total, 41,000 video frames were annotated by experienced anaesthesiologists using partial automation with object tracking and active contour algorithms. Four baseline neural network models were trained on the dataset and their performance was evaluated for object detection and segmentation tasks. Generalizability of the best suited model was then tested on the datasets constructed from separate US scanners with and without fine-tuning. The results demonstrate that deep learning models can be leveraged for real time segmentation of supraclavicular brachial plexus in neck ultrasonography videos with high accuracy and reliability. Model was also tested for its ability to differentiate between supraclavicular and adjoining interscalene brachial plexus. The entire dataset has been released publicly for further study by the research community.

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