췌장 관암 환자를 위한 상장간막동맥 경계 상태를 예측하는 컴퓨터 비전 알고리즘

목표: 췌장 관암(PDAC)으로 와이플 수술을 받는 환자의 상장간막동맥(SMA) 경계 상태를 예측하기 위해 수술 전 전산화 단층촬영(CT) 스캔을 사용하는 컴퓨터 비전 알고리즘 개발의 가능성을 평가하고, 알고리즘 성능을 전문가 복부 방사선 전문의 및 외과 종양 전문의의 성능과 비교하는 것입니다. 요약 배경 데이터: 완전한 외과적 절제는 PDAC의 치료를 받을 수 있는 유일한 기회입니다. 그러나 현재 혈관 침습을 예측하는 방법은 제한된 정확성을 가지고 있습니다. 방법: 2010-2022년 동안 와이플 수술을 받고 수술 전 조영제가 포함된 CT 스캔을 가진 성인 PDAC 환자들이 포함되었습니다. CT 스캔에서 SMA를 수동으로 주석 처리하였으며, SMA 세분화를 위한 U-Net 알고리즘과 SMA 경계 상태를 예측하기 위한 ResNet50 알고리즘을 훈련시켰습니다. 방사선 전문의와 외과 의사는 맹검 방식으로 스캔을 검토했습니다. 병리 보고서의 SMA 경계 상태가 기준이었습니다. 결과: 200명의 환자가 포함되었습니다. 40명의 환자(20%)가 긍정적인 SMA 경계를 보였습니다. 세분화 작업에서 U-Net 모델은 0.90의 Dice 유사도 계수를 달성했습니다. 분류 작업에서 모든 독자가 제한된 민감도를 보였으나, 알고리즘은 0.43으로 가장 높은 민감도를 보였습니다(방사선 전문의와 외과 의사는 각각 0.23과 0.36). 특이도는 보편적으로 우수했으며, 방사선 전문의와 알고리즘이 0.94로 가장 높은 특이도를 보였습니다. 마지막으로, 알고리즘의 정확도는 0.85로 방사선 전문의와 외과 의사의 정확도는 각각 0.80과 0.76이었습니다. 결론: 수술 전 CT 스캔을 사용하여 SMA 경계 상태를 예측하는 컴퓨터 비전 알고리즘 개발의 가능성을 입증했으며, 혈관 침윤 예측을 증대시킬 잠재력을 강조했습니다.