Imagem volumétrica em tempo real para Intervenções Torácicas Minimaticamente Invasivas: Um Estudo Fantasma Deformável

PreprintNível 3 · Ciência emergentemedRxiv2 nov 20260 citações

Pré-publicação. Ainda não revisada por pares; não deve orientar conduta.

O que aconteceu

Este estudo teve como objetivo avaliar a capacidade do VoxelMap, um quadro de aprendizagem profunda para estimativa de movimentos respiratórios 3D, para gerar imagens volumétricas em tempo real a partir de projeções 2D adquiridas para dois simuladores pulmonares deformáveis em um sistema clínico intervencionista de angiografia de braço-C. VoxelMap foi avaliado com os simuladores respiratórios torácicos físicos deformáveis PixelPrint4D e Casper. Para o treinamento em rede e a verdade volumétrica do solo, foram utilizadas imagens de feixe cônico de quatro dimensões TC (4D CBCT) adquiridas em um sistema clínico de angiografia de braço C em sala fixa. A acurácia da predição foi avaliada nas fases respiratórias suspensas utilizando a medida do índice de similaridade estrutural (SSIM) e a relação sinal-ruído de pico (PSNR). O tempo de inferência do modelo foi medido para avaliar a adequação para processamento contínuo em tempo real. Também foram utilizados conjuntos profundos para avaliar a incerteza do modelo. A correlação entre incerteza do conjunto e erro de previsão foi avaliada para ambos os simuladores.

O que encontraram

VoxelMap alcançou alta precisão de predição em fases respiratórias suspensas em ambos os simuladores físicos. Os valores da SSIM ultrapassaram 0,92 em todos os experimentos, com maior desempenho observado para o simulador Casper (0,969-0,973) do que para o simulador PixelPrint4D (0,927-0,943). Os tempos de inferência do modelo foram inferiores a 15 ms para ambos os simuladores, compatíveis com processamento em tempo real. A incerteza do conjunto foi positivamente correlacionada com o erro de predição em ambos os simuladores, indicando que a incerteza maior foi associada com previsões volumétricas menos precisas.

Por que isso importa

Nosso estudo demonstrou que VoxelMap gera deformações volumétricas precisas da anatomia respiratória a partir de projeções adquiridas em um sistema clínico intervencionista de braço C, com tempos de inferência computacional compatíveis com processamento contínuo. Ao derivar informações volumétricas diretamente de projeções fluoroscópicas bidimensionais, VoxelMap tem o potencial de aumentar a orientação fluoroscópica contínua com informações volumétricas continuamente atualizadas. A incerteza do conjunto pode fornecer um indicador potencialmente útil da fiabilidade da previsão. São necessários mais estudos utilizando dados de treinamento clinicamente representativos e estudos com pacientes para estabelecer utilidade clínica. Nosso código está disponível em https://github.com/Image-X-Institute/Voxelmap.

Tradução automática do resumo original, publicado em medRxiv sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.