Als dritthäufigstes Krebsvorkommen und zweithäufigste Krebstodesursache hat das kolorektale Karzinom (KRK) einen hohen Stellenwert für die interdisziplinäre Therapie in der Onkologie. Bei etwa 50% der Patienten befindet sich das KRK im Rektum. Die Behandlung erfolgt kurativ durch die operative Entfernung des Rektums samt der regionären Lymphknoten. Bis heute konnten keine klinischen bzw. onkologischen Vorteile der roboterassistierten Rektumresektion gegenüber der konventionell laparoskopischen Variante bewiesen werden. In dieser Arbeit wurde mithilfe maschineller Lernverfahren (Künstlicher Intelligenz, KI) ein Algorithmus trainiert, welcher bestimmte kritische anatomische Strukturen und Dissektionsebenen automatisch identifizieren kann. Damit soll zukünftig eine Assistenzfunktion etablieren werden, welche dem Chirurgen dabei helfen soll, autonome Nerven und Blutgefäße zu schonen, was das onkologische Outcome verbessern könnte. Insgesamt wurden 29 anteriore Rektumresektionen berücksichtigt, welche je in 5 OP-Phasen eingeteilt wurden (Peritoneale Inzision, Gefäßdissektion, Mediale Mobilisation, Laterale Mobilisation, Mesorektale Exzision). Etwa 500 – 2.500 Bilder wurden von jeder Phase aus den Operationsvideos extrahiert und bestimmte Strukturen wurden semantisch segmentiert. Die Leave-One-Out-Kreuzvalidierung wurde für die Algorithmus-Validierung angewendet. Als maschinelles Lernverfahren diente ein Mask R-CNN basierender Deep Learning-Algorithmus. Um die Prädiktionen evaluieren zu können, wurden die Objekterkennungs-Metriken Intersection over Union (IoU), Precision, Recall, F1 und Specificity berechnet. Gute IoU-Werte konnten bei der Instrumentenerkennung (IoU bis zu 0,82 ± 0,26), bei der Gerota’schen Faszie (IoU: 0,74 ± 0,03) und beim Mesokolon (IoU: 0,65 ± 0,05) während der medialen Mobilisation, bei der Abdominal wall (IoU: 0,78 ± 0,04) und beim Fat (IoU: 0,64 ± 0,10) während der lateralen Mobilisation und beim Peritoneum, welches beim ersten Einschnitt inzidiert wird, erreicht werden (IoU: 0,69 ± 0,22). Eine weniger präzise automatische Erkennung wurde bei der mesorektalen Faszie (IoU: 0,28 ± 0,08), beim Mesorektum (IoU: 0,45 ± 0,08), beim Kolon und Dünndarm (IoU: 0,46 ± 0,09 bzw. 0,33 ± 0,24) und der Vena mesenterica inferior (IoU: 0,25 ± 0,17) berechnet. Unzureichende Werte wurden bei den eigentlichen Dissektionslinien, den Bläschendrüsen und bei der Arteria mesenterica inferior erzielt, mit durchschnittlichen IoU-Werten kleiner 0,01 bis 0,16. Das künstliche neuronale Netzwerk erkannte zudem meist etwas ziemlich gut oder erkannte es gar nicht. Mittelgute Einzelwerte sind selten. Zusammenfassend zeigen diese Ergebnisse, dass eine KI in der Lage ist, anatomische Strukturen in laparoskopischen Aufnahmen bei einer solch komplexen OP zu erkennen. Für die KI ist es schwierig, vor allem kleinere oder hochvariabel aussehende Strukturen wie die Bläschendrüsen, Blutgefäße oder die mesorektale Faszie zu identifizieren. Es ist anzunehmen, dass die Prädiktionen mit einem größeren und diverseren Trainingsdatensatz verbessert werden können. Für Strukturen wie Dissektionslinien, für welche keine wirklichen optischen Abhebungen von anderen Strukturen im Bild bestehen, könnten andere Bereiche für die Einblendung einer Schnittführungslinie in den Bildern von Bedeutung sein. Eine zukünftige Implementierung dieser Methode in den Operationssaal im Rahmen einer Navigationsfunktion für den Chirurgen wäre demzufolge möglich.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:91299 |
| Date | 09 July 2024 |
| Creators | Carstens, Matthias |
| Contributors | Distler, Marius, Neudert, Marcus, Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
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| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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