Resumen

La reparación de la hernia inguinal es una de las intervenciones quirúrgicas más frecuentes en todo el mundo. La reparación laparoscópica de la hernia inguinal se considera un reto técnico. La tecnología de inteligencia artificial ha avanzado significativamente en el campo de la imagen médica, pero su aplicación en cirugía laparoscópica no se ha llevado a cabo de forma generalizada. Nuestro objetivo es detectar imágenes de conductos deferentes en la reparación laparoscópica de hernias inguinales utilizando la red neuronal convolucional (CNN) y ayudar a los cirujanos a identificar los conductos deferentes a tiempo. Recopilamos vídeos de cirugía de 35 pacientes con hernia inguinal sometidos a reparación laparoscópica de la hernia. Clasificamos y etiquetamos las imágenes de los conductos deferentes y utilizamos la CNN para aprender las características de la imagen. En total, se etiquetaron 2.600 imágenes (26 pacientes) para el entrenamiento y la validación de la red neuronal y 1.200 imágenes (6 pacientes) y 6 clips de vídeo cortos (3 pacientes) para las pruebas. Se ajustaron los parámetros del modelo y se comprobó su rendimiento con distintos niveles de confianza e IoU, y se utilizó el chi-cuadrado para analizar la diferencia estadística en el conjunto de datos de prueba de vídeo. Se evaluó el rendimiento del modelo calculando la tasa de verdaderos positivos (TPR), la tasa de verdaderos negativos (TNR), la precisión (ACC), el valor predictivo positivo (PPV) y la puntuación F1 en diferentes niveles de confianza de 0,1 a 0,9. En el nivel de confianza 0,4, el modelo de predicción positiva (PPV) fue el más eficaz. En el nivel de confianza 0,4, los resultados fueron TPR 90,61%, TNR 98,67%, VPP 98,57%, ACC 94,61% y F1 94,42%, respectivamente. La precisión media (AP) fue del 92,38 t IoU 0,3. En el conjunto de datos de prueba de vídeo, los valores medios de TPR y TNR fueron 90,11 y 95,76%, respectivamente, y no hubo diferencias significativas entre los pacientes. Los resultados sugieren que la CNN puede identificar y etiquetar con rapidez y precisión imágenes de conductos deferentes en la reparación laparoscópica de hernias inguinales.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:pacientes, distintos niveles de confianza, conjunto de datos de prueba de vídeo, imágenes, CNN, TNR, TPR, reparación laparoscópica de hernia inguinal
• Keywords:patients, different confidence levels, video test dataset, images, CNN, TNR, TPR, Laparoscopic inguinal hernia repair, laparoscopic inguinal hernia repair, laparoscopic inguinal hernial repair