深度学习技术识别喉返神经在经腋窝腔镜甲状腺手术中的探索

• 作者: 花苏榕 王智弘 高俊义 王晶 贺光琳 韩显林 陈革 廖泉
• 来源期刊: 中华内分泌外科杂志
• 关键词: 喉返神经 腔镜甲状腺手术 人工智能 深度学习
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 甲状腺及甲状旁腺专题论著
• 页码范围: 5-11
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.cn.115807-20211213-00384

摘要

目的:喉返神经（recurrent laryngeal nerve，RLN）是腔镜甲状腺手术中需重点识别和保护的结构。本研究旨在探索深度学习技术识别RLN在经腋窝入路腔镜甲状腺手术中的应用价值。方法:收集2020年7月1日至2021年5月1日在北京协和医院基本外科操作的，留存了完整视频资料的经腋窝入路腔镜甲状腺手术录像。两位资深甲状腺外科医师选取其中包含RLN的视频片段，经过训练的标注人员对RLN的轮廓进行描绘标注，并经两位甲状腺外科医师审校确认。视频资料用随机数方法按照5∶1的比例分为训练集及测试集，并根据RLN与周围组织的辨识度分为高、中、低辨识度。采用基于PSPNet的语义分割模型进行训练，使用ResNet50作为主干网络提取特征，同时结合金字塔池化模型融合多尺度特征，最终根据交并比（insertion over union, IOU）评判深度学习神经网络对RLN具体位置预测的能力。所有资料使用R 4.0.2版本分析。结果:共38个视频中累计35 501帧图像纳入本研究，其中32个视频共29 704帧图像作为训练集，6个视频共5 797帧图像作为测试集。当IOU阈值设为0.1时，模型在高、中、低辨识度组中的灵敏度和精确率分别达到了100.0%/92.1%、95.8%/80.2%及81.0%/80.6%。而当IOU阈值提高到0.5时（代表有效定位RLN），灵敏度和精确率则分别为92.6%/85.3%、71.7%/60.5%及38.1%/37.9%。这说明本模型在辨识度中高时可很好地提示RLN的位置和走行。漏检通常因目标过小、边界不明确所致。结论:基于深度学习的人工智能RLN识别在腔镜甲状腺手术视频中是可行的，有潜在的应用价值，有可能帮助外科医生降低手术中误损伤风险，提高手术安全性。