Abstract En perifert införd centralkateter (PICC) är en tunn kateter som sätts in via arm vener och gängas nära hjärtat, vilket ger intravenös åtkomst. Den slutliga kateterspetspositionen bekräftas alltid på en lungröntgen (CXR) omedelbart efter insättning eftersom felplacerade PICCs kan orsaka potentiellt livshotande komplikationer. Även om radiologer tolkar PICC spets placering med hög noggrannhet, kan förseningar i tolkningen vara betydande. I denna studie föreslog vi ett helautomatiskt, djuplärande system med en kaskadsegmentering AI-system som innehåller två helt konvolutionella neurala nätverk för att upptäcka en PICC-linje och dess spets placering. En förbehandlingsmodul utförde bildkvalitet och dimension normalisering, och en efterbehandlingsmodul fann PICC-spetsen exakt genom att beskära falska positiva. Vår bästa modell, tränad på 400 träningsfall och selektivt inställd på 50 valideringsfall, fick absoluta avstånd från marken sanning med ett medelvärde på 3,10 mm, en standardavvikelse på 2,03 mm, och en rot medel kvadratfel (RMSE) på 3,71 mm på 150 hållna test fall. Detta system skulle kunna bidra till att snabbt bekräfta PICC:s position och ytterligare generaliseras till att omfatta andra typer av vaskulär åtkomst och terapeutiskt stöd.
Ett mycket nyligen utfört arbete använde ett helt konvolutionellt neuralt nätverk för detektion av perifert införda centrala kateter (PICC) spetsposition på vuxna bröst röntgenbilder REF.
A Deep-Learning System for Fully-Automated Peripherally Inserted Central Catheter (PICC) Tip Detection
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}