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高分辨率網(wǎng)絡(luò)評估X線攝影中輸液港導(dǎo)管尖端位置的應(yīng)用研究

2024-01-04 01:16:54聶傳奇寧周雨
腫瘤影像學(xué) 2023年6期
關(guān)鍵詞:關(guān)鍵點(diǎn)分類深度

聶傳奇,寧周雨

復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院中西醫(yī)結(jié)合科,復(fù)旦大學(xué)上海醫(yī)學(xué)院腫瘤學(xué)系,上海 200032

靜脈輸液港的安裝已成為靜脈化療的常用方法,安裝輸液港的過程之一是將導(dǎo)管插入上腔靜脈。對于輸液港而言,正確放置導(dǎo)管尖端是至關(guān)重要的,與中心靜脈導(dǎo)管的情況類似,導(dǎo)管尖端的位置不當(dāng)可能會引起血栓或心率失常[1],主流方案建議將其放置在上腔靜脈和右心房的交界處(cavoatrial junction,CAJ)[2]。對于導(dǎo)管尖端的定位方法,雖然有研究[3-4]提出通過超聲或心電圖來對導(dǎo)管尖端進(jìn)行定位,但通過X線攝影來定位仍然是最為精確且可靠的方法。在胸片上可通過靠近氣管隆突下方的第二個(gè)椎體單位進(jìn)行影像學(xué)識別[5-6]。然而,確定導(dǎo)管尖端的正確位置目前依賴于手術(shù)醫(yī)師的主觀判斷,同時(shí)在手術(shù)過程中反復(fù)調(diào)整導(dǎo)管位置會使患者受到更高的輻射劑量并延長手術(shù)時(shí)間,因此需要在手術(shù)過程中及時(shí)、準(zhǔn)確地指示導(dǎo)管放置。另一方面,近年來隨著硬件算力的不斷增強(qiáng),人工智能技術(shù)促進(jìn)了包括智能醫(yī)學(xué)影像在內(nèi)的多個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。作為人工智能技術(shù)的重要部分,深度學(xué)習(xí)在輔助診斷等醫(yī)學(xué)影像方面的研究與應(yīng)用越來越多[7]。本研究旨在設(shè)計(jì)一種使用深度學(xué)習(xí)中關(guān)鍵點(diǎn)檢測技術(shù)對輸液港導(dǎo)管尖端深度進(jìn)行自動檢測并提供最佳放置距離的系統(tǒng),并探討其應(yīng)用價(jià)值。

1 資料和方法

1.1 臨床資料

回顧并選取2019年10月—2021年12月于復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院浦東院區(qū)DSA室接受輸液港安裝患者520例,曝光圖像共562張。排除其中呼吸、運(yùn)動偽影過于嚴(yán)重的圖像以及導(dǎo)管異位的圖像,最終選取圖像530張,使用圖像均不包含患者的個(gè)人信息。

1.2 方法

所有患者均使用荷蘭Philips公司的UNIQ FD20型X線造影系統(tǒng)攝影獲取圖像。患者取仰臥位,在平靜呼吸狀態(tài)下對患者胸部進(jìn)行單次曝光。曝光參數(shù):管電壓85 kV,管電流6~23 mA。使用random隨機(jī)函數(shù)將530張圖像(6∶2∶2)分為訓(xùn)練集(n=318)、驗(yàn)證集(n=106)和測試集(n=106)。這些圖像由經(jīng)驗(yàn)豐富的影像科醫(yī)師進(jìn)行標(biāo)注。根據(jù)輸液港安裝中導(dǎo)管尖端以及CAJ在影像學(xué)上的特征,將導(dǎo)管尖端、氣管隆突、氣管隆突下第二個(gè)椎體的上下兩個(gè)相鄰的椎間隙(最佳置管區(qū)域)在訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集中為每個(gè)圖像進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注,且每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)以(x,y)坐標(biāo)表示。圖像的標(biāo)注工作采用開源標(biāo)注工具LabelMe[8]進(jìn)行處理。

1.3 圖像處理

為了通過圖像自動評估導(dǎo)管尖端的位置,本研究提出的系統(tǒng)框架主要由兩部分組成。

第一部分為關(guān)鍵點(diǎn)檢測模型的訓(xùn)練,該模型采用自上而下的檢測方案。首先對圖像中的關(guān)鍵部分使用Faster-RCNN算法[9]進(jìn)行目標(biāo)檢測,目標(biāo)范圍為包含有導(dǎo)管尖端,以及氣管及氣管隆突和氣管隆突下一部分椎體的區(qū)域。在該區(qū)域內(nèi)進(jìn)一步使用改進(jìn)型高分辨率網(wǎng)絡(luò)(high-resolution network,HRNet)算法[10]檢測關(guān)鍵點(diǎn)位置并生成高斯分布的熱圖,通過DARKPose[11]對熱圖的編碼與解碼將熱圖中最高密度點(diǎn)以精確坐標(biāo)的方式回歸到圖像中并形成關(guān)鍵點(diǎn)連接骨架。模型訓(xùn)練使用基于PyTorch的開源工具箱MMPose來進(jìn)行,根據(jù)顯卡的顯存大小設(shè)定批尺寸(batchsize)為8,學(xué)習(xí)率和權(quán)重衰減因子分別設(shè)置為0.000 1和0.005,設(shè)定迭代次數(shù)(epoch)為230。

第二部分根據(jù)第一部分中檢測到的4個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)來預(yù)測導(dǎo)管尖端位置的適當(dāng)性。針對4個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)建立距離與角度的特征向量,根據(jù)特征向量將圖像分為3類,分別為置管過淺、導(dǎo)管尖端處于適當(dāng)位置、置管位置過深。同時(shí)計(jì)算導(dǎo)管尖端與最佳置管區(qū)域的垂直距離并以比例因子0.256 8從像素距離轉(zhuǎn)換為毫米距離輸出以準(zhǔn)確確定導(dǎo)管深度。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

分別測量模型預(yù)測的4個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)與實(shí)際標(biāo)注(ground truth,GT)坐標(biāo)的距離誤差,以及模型預(yù)測的導(dǎo)管尖端與最佳置管區(qū)域的垂直距離與GT的距離誤差,計(jì)算平均誤差與標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)與四分位距。另外,對置管深淺的分類結(jié)果評價(jià)使用多分類混淆矩陣,同時(shí)計(jì)算準(zhǔn)確度、精確度、靈敏度、特異度和F1分?jǐn)?shù),此外還確定了每個(gè)指標(biāo)的95% CI。

2 結(jié) 果

本研究共對106張胸部X線攝影圖像進(jìn)行測試并評估性能,圖1為模型預(yù)測的關(guān)鍵點(diǎn)示例。

圖1 具有代表性的檢測結(jié)果

模型預(yù)測的結(jié)果和實(shí)際標(biāo)注數(shù)據(jù)誤差統(tǒng)計(jì)如表1所示,其中4個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的整體誤差為(3.882±6.568)mm。

表1 關(guān)鍵點(diǎn)和導(dǎo)管尖端與上下椎間隙的距離誤差

表2表示模型預(yù)測的分類結(jié)果與GT的實(shí)際分類得到的關(guān)于置管位置的多分類混淆矩陣和統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中模型分類的總體準(zhǔn)確度、精確度、靈敏度及特異度分別為0.925(95% CI 0.890~0.949)、0.887(95% CI 0.813~0.934)、0.887(95% CI 0.813~0.934)及0.943(95% CI 0.904~0.967)。

表2 多分類混淆矩陣與分類效能結(jié)果

3 討 論

當(dāng)前,以深度學(xué)習(xí)為核心的智能醫(yī)學(xué)影像具有廣闊的應(yīng)用前景。智能影像技術(shù)通過深度學(xué)習(xí)算法促進(jìn)了自動圖像分析、計(jì)算機(jī)輔助診斷和預(yù)測建模等諸多方面的發(fā)展。這些工具能夠提高診斷的準(zhǔn)確度和效率,減少人為的失誤,使智能醫(yī)學(xué)影像成為了熱門的研究領(lǐng)域和重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)[12]。而對于使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)在X線圖像中對靜脈導(dǎo)管的定位進(jìn)行檢測目前已經(jīng)有一些研究成果。Yu等[13]進(jìn)行的一項(xiàng)研究利用U-net算法對胸片進(jìn)行圖像分割,并在識別外周中心靜脈導(dǎo)管(peripherally inserted central venous catheter,PICC)尖端方面取得了出色的成果。Jung等[14]的另一項(xiàng)研究在對PICC與氣管進(jìn)行圖像分割的基礎(chǔ)上進(jìn)一步使用Effnet算法通過中心靜脈導(dǎo)管和氣管的圖像分割對導(dǎo)管插入深度進(jìn)行分類,最終實(shí)現(xiàn)了較高的分類精度。這些研究表明以深度學(xué)習(xí)技術(shù)為出發(fā)點(diǎn)的智能醫(yī)學(xué)影像在提高醫(yī)療程序的準(zhǔn)確度和效率方面具有巨大潛力,能為臨床醫(yī)師提供準(zhǔn)確且可靠的置管信息,以改善治療結(jié)果并降低并發(fā)癥的風(fēng)險(xiǎn)。

本研究針對如何利用改進(jìn)型HRNet關(guān)鍵點(diǎn)檢測算法在X線攝影圖像中確定輸液港導(dǎo)管尖端的位置與最佳置管位置的關(guān)系進(jìn)行了研究。本研究根據(jù)輸液港安裝中導(dǎo)管尖端定位評估的臨床實(shí)踐,對每張胸部X線攝影圖像確定了導(dǎo)管尖端、氣管隆突以及與氣管隆突下第二個(gè)椎體上下相鄰的兩個(gè)椎間隙4個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。通過對106張圖像的測試結(jié)果表明,利用改進(jìn)型HRNet算法結(jié)合DARKPose的編碼與解碼對輸液港導(dǎo)管尖端位置的定位和預(yù)測有很高的準(zhǔn)確度。其中在對計(jì)算導(dǎo)管尖端到上下兩個(gè)椎間隙的距離誤差的結(jié)果中可以看到,對導(dǎo)管尖端與最佳置管區(qū)域的預(yù)測距離與GT的結(jié)果的誤差分別為(6.6±8.7)mm和(4.2±6.1)mm。造成誤差的主要原因是模型對導(dǎo)管尖端的關(guān)鍵點(diǎn)的檢測能力較弱,容易產(chǎn)生如圖1D中的情況進(jìn)而對分類結(jié)果造成影響。從分類結(jié)果的分析也可以看出,該方案的總體準(zhǔn)確度為92.5%,特異度與靈敏度分別為94.3%和88.7%,表明本研究所提出的以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的人工智能系統(tǒng)能夠?yàn)槭中g(shù)醫(yī)師在輸液港的安裝過程中置管位置提供有價(jià)值的建議。

本研究仍有一定的局限性。首先是樣本數(shù)量相對較少,增加深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)量對提高檢測的準(zhǔn)確度和魯棒性有相當(dāng)大的作用。例如,在一項(xiàng)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對氣管插管位置進(jìn)行判斷的研究[15]中,用于訓(xùn)練的胸片數(shù)量達(dá)到了17 000張,并達(dá)到了很高的準(zhǔn)確度。此外本研究僅對在正常仰臥位平靜呼吸的狀態(tài)下輸液港導(dǎo)管尖端的位置進(jìn)行了分析,而現(xiàn)有研究表明輸液港導(dǎo)管尖端的深度與患者的手臂運(yùn)動和呼吸密切相關(guān)[16],關(guān)于手臂運(yùn)動或呼吸對導(dǎo)管深度的影響本研究未進(jìn)一步討論,這也是后續(xù)研究中需要考慮到的問題。

綜上所述,利用改進(jìn)型HRNet算法在對X線攝影圖像中輸液港的導(dǎo)管尖端和置管位置進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)檢測同時(shí)對置管深度進(jìn)行分類并測量的方法是可行且有效的,本研究表明在安裝輸液港的過程中使用關(guān)鍵點(diǎn)檢測技術(shù)對提高置管質(zhì)量有巨大的潛力。

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