Pelphix: Fortschrittliche chirurgische Phasen­erkennung mit Röntgendaten

Die Erkennung von chirurgischen Phasen (SPR) ist wichtig, um heute bessere Operationen durchzuführen. Es geht darum, zu wissen, in welcher Phase der Operation man sich befindet, was zu besserer Planung und Durchführung führen kann. Während wir beim Einsatz von Video Fortschritte gemacht haben, wurde die Verwendung von Röntgenbildern während der Operation noch nicht gründlich untersucht.

Dieser Artikel stellt Pelphix vor, eine neue Methode zur Identifizierung chirurgischer Phasen bei röntgengestützten Beckenbruchoperationen. Die Operation wird in vier Ebenen unterteilt: Korridor, Aktivität, Ansicht und Bildwert. Indem der Workflow dieser Operation als Markov-Prozess Simuliert wird, kann Pelphix umfassende Trainingsdaten erstellen. Das Ziel ist es, maschinelles Lernen zu nutzen, um automatisch zu erkennen, was während einer Operation anhand von Röntgenbildern passiert.

#Wichtige Konzepte

Der chirurgische Workflow wird in mehrere Phasen unterteilt. Der Korridor bezieht sich auf den spezifischen Weg, auf dem die Werkzeuge verwendet werden, während die Aktivität angibt, was in diesem Moment passiert, wie das Platzieren eines Drahts oder das Einsetzen einer Schraube. Die Ansicht beschreibt den Winkel und die Perspektive des Röntgenbildes, und der Bildwert betrifft die spezifischen Details, die in einem einzelnen Bild festgehalten sind.

Um den Erkennungsprozess zu verbessern, verlässt sich das Modell auch auf die Identifizierung wichtiger Strukturen in den Röntgenbildern, wie Knochen und Werkzeuge. Diese zusätzlichen Informationen fliessen in ein Transformer-Modell ein, das hilft, die chirurgische Phase vorherzusagen. Die bisherigen Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung von Röntgenbildern für SPR möglich ist, mit hohen Genauigkeitswerten in kontrollierten Umgebungen, aber weniger in realen Operationsszenarien.

#Die Bedeutung von chirurgischen Daten

Vieles von den während der Operation gesammelten Daten bleibt ungenutzt. Zum Beispiel werden viele Röntgenbilder nicht analysiert, weil es zu lange dauert, sie alle durchzugehen. Dadurch wird wertvolle Information oft verworfen. Aber mit den Fortschritten im maschinellen Lernen haben wir die Chance, diese Bilder besser zu nutzen.

Die Erkennung von chirurgischen Phasen ist eine Anwendung dieses Ansatzes. Ein automatisiertes System, das den Workflow versteht, kann Chirurgen helfen, die Operationsdauer einzuschätzen, die Effizienz im Operationssaal zu verbessern und letztlich die chirurgischen Praktiken zu verfeinern. Durch unmittelbares Feedback zur Leistung eines Chirurgen kann SPR zur laufenden Ausbildung und Verbesserung der Fähigkeiten beitragen.

#Wie das Modell funktioniert

Das Modell verwendet eine spezifische Architektur, die detaillierte räumliche Annotationen für die Bilder beinhaltet. Durch ein umfassenderes Verständnis der chirurgischen Umgebung, einschliesslich der Positionierung der Werkzeuge, kann das Modell besser vorhersagen, in welcher Phase sich die Operation befindet.

Pelphix simuliert die während der Operation erhaltenen Röntgenbilder. Dieser Prozess mischt zufällige Variationen, um sicherzustellen, dass das Modell auf einer breiten Palette von Möglichkeiten trainiert wird. Indem es die tatsächlichen klinischen Gegebenheiten genau widerspiegelt, kann das Modell die Fähigkeit entwickeln, die während einer Prozedur durchgeführten Aktionen, selbst aus verschiedenen Perspektiven, zu erkennen.

Die Simulationen des Systems helfen, das Modell zu verfeinern, indem eine grosse Datenbank von CT-Bildern verwendet wird. Diese Bilder sind vollständig annotiert, was bedeutet, dass jeder Aspekt mit nützlichen Informationen gekennzeichnet ist. Dadurch wird es einfacher, Trainingsdaten zu erstellen, die reichhaltig und auf reale Szenarien anwendbar sind.

#Herausforderungen mit Röntgenbildern

Röntgenbilder stellen einzigartige Herausforderungen dar. Im Gegensatz zu Videokameras, die viele Bilder von einem stabilen Punkt aus aufnehmen, können Röntgenbilder aus verschiedenen Winkeln und Entfernungen aufgenommen werden, was viel Variabilität erzeugt. Das macht es schwieriger, maschinelle Lernmodelle zu trainieren, da sie konsistente Daten brauchen, um effektiv zu lernen.

Ausserdem kann das Timing, wann Röntgenbilder aufgenommen werden, unregelmässig sein. In einer typischen Operation können Hunderte von Bildern über mehrere Stunden gesammelt werden. Das kann die Menge an Daten einschränken, die für die Erstellung effektiver Trainingsmodelle zur Verfügung steht.

Trotz dieser Herausforderungen deuten aktuelle Erkenntnisse darauf hin, dass es möglich ist, simulierte Röntgendaten zu verwenden, um Deep-Learning-Modelle zu trainieren. Indem sie mit kontrollierteren Daten arbeiten, können Forscher bessere Ergebnisse erzielen und im Laufe der Zeit diese Erkenntnisse auf reale chirurgische Szenarien anwenden.

#Die Simulationspipeline

Pelphix funktioniert über einen detaillierten Workflowsimulator, der den chirurgischen Prozess erfasst und gleichzeitig notwendige Variationen zulässt. Der Simulator modelliert die verschiedenen Zustände des Verfahrens, um eine realistische Umgebung zu schaffen.

Um ein Röntgenbild zu generieren, wählt der Simulator zuerst einen Zielkorridor aus und bestimmt dann den richtigen Betrachtungswinkel. Er verwendet eine Reihe von Bewertungen, um sicherzustellen, dass die Ansicht akzeptabel ist und mit dem, was erwartet wird, übereinstimmt. Wenn die aktuelle Ansicht nicht zufriedenstellend ist, passt der Simulator an, bis er eine findet, die den notwendigen Kriterien entspricht.

Diese Situation ähnelt dem, was während einer tatsächlichen Operation passiert, wenn der Chirurg seine Werkzeuge bewerten und seine Sicht anpassen muss, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

#Bewertung und Ergebnisse

Die Leistung des Pelphix-Modells wird sowohl in simulierten Umgebungen als auch in echten Leichenschnitten bewertet. Während der Simulationen erreichte das Modell hohe Genauigkeitswerte in allen Phasen. Zum Beispiel lag die durchschnittliche Genauigkeit in simulierten Sequenzen bei 93,8 %. Bei echten Leichenschnitten variierten die Ergebnisse jedoch.

Obwohl es in bestimmten Korridoren gut abschnitt, wie zum Beispiel 100 % Genauigkeit in einigen Fällen, sank die Gesamtleistung in anderen. Diese Variabilität verdeutlichte die Notwendigkeit einer fortlaufenden Verfeinerung sowohl des Simulationsprozesses als auch des maschinellen Lernmodells.

Die beobachteten Unterschiede führten zu der Schlussfolgerung, dass verschiedene Faktoren, wie die Art und Weise, wie die Anatomie in den Bildern dargestellt wird, die Erkennungsgenauigkeit beeinflussen können.

#Zukünftige Richtungen

Pelphix repräsentiert einen vielversprechenden Weg, Röntgenbilder für die Erkennung chirurgischer Phasen zu nutzen. Es eröffnet jedoch auch Diskussionen über die Verbesserung des Modells. Das Ziel ist es, den Ansatz weiter zu verfeinern, was möglicherweise das Sammeln echter chirurgischer Daten für das Training und das Fein-Tuning des Modells beinhalten könnte.

Um diese Technik auf andere Arten von Operationen auszuweiten, wird es notwendig sein, neue Simulationen zu erstellen, die auf verschiedene Verfahren zugeschnitten sind. Während wir unsere Erkennung chirurgischer Phasen verbessern, können wir bessere Datensammel- und Analysepraktiken im Operationssaal fördern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Arbeit mit Pelphix eine starke Grundlage für weitere Entwicklungen in der Erkennung chirurgischer Phasen bietet. Indem wir den Wert von Röntgendaten erkennen und maschinelles Lernen nutzen, könnte dieser Ansatz zu Fortschritten in den chirurgischen Praktiken führen und das Niveau der Patientenversorgung verbessern.