腹壁疝轻量型植入补片的三维超声成像检测研究

Precise visualization of meshes and their position would greatly aid in mesh shrinkage evaluation, hernia recurrence risk assessment, and the preoperative planning of salvage repair. Lightweight meshes are able to preserve abdominal wall compliance by generating less post-implant fibrosis and rigidity. However, conventional 3-D imaging techniques such as CT and MRI cannot visualize the lightweight meshes. Patients sometimes have to undergo a second-look operation for visualizing the mesh implants. An innovative new automated 3-D breast ultrasound (ABUS) provides additional pore texture visualization, by separating the lightweight mesh from the fascia tissues. Therefore, ABUS having the potential to provide more accurate features to characterize pore texture patterns, and ultimately provide more accurate measures for implanted lightweight mesh identification..In this context, a novel method based on automated 3-D breast ultrasound is proposed for lightweight mesh identification. Besides, an innovative mesh structure is investigated to enhance the acoustic visibility of lightweight meshes. The research achievements of this project will develop new approach and method for implanted lightweight hernia mesh identification, and provide new ideas and experimental basis for the lightweight mesh development (scientific significance). This project also will effectively solve the difficulties of the lightweight mesh identification, with important significance for improving the diagnosis and treatment level of the lightweight mesh (application value).

腹壁疝补片及其位置的精准可视化将极大地有助于补片皱缩率测算、疝复发风险评估和复发疝术前计划。然而常规三维成像技术，如CT和MRI均无法可视化柔软舒适、异物残留少、排异风险低的轻量型补片。临床医生甚至需要采用二次探查术来直接查看患者体内轻量型补片的术后状况。创新型自动化三维乳腺超声(ABUS)可从其独特的冠状面视图为轻量型补片提供优越的网孔纹理可视化，能够从本质上为轻量型补片的鉴别提供更准确的特征参数。.在此背景下，本项目提出一种基于ABUS的轻量型补片计算机辅助检测与评估新方法，并进而基于超声成像机理创建一套可增强成像显著性的新型轻量补片制备方法。相关研究成果不仅能发展轻量型植入补片的成像检测和定量表征新技术和方法，为改进型轻量补片的研发生产提供新思路和实验依据(科学意义)，而且还能有效解决轻量型补片的成像检测困难，对推动轻量型补片临床使用率和诊疗水平的提高具有极其重要的意义(应用价值)。

本课题以提出一种基于ABUS的轻量型补片计算机辅助检测与评估新方法为总目标。在课题实施过程中主要完成了以下3个研究内容：(1)创新型自动化三维乳腺超声(ABUS)通过将轻量型(LW)补片与筋膜组织分开，提供了额外的网孔纹理可视化。因此，ABUS有潜力提供更准确的特征来表征LW补片的网孔纹理图案，最终为植入LW补片的识别提供了更准确的手段。通过离体和在体研究，我们的实验结果表明ABUS在冠状面内提供的网孔纹理对评估是否存在植入的LW补片方面特别有效。与手持二维超声(HHUS)成像相比，ABUS具有提供更准确的特征来表征网孔纹理图案的潜力，并最终为植入的LW补片识别提供了更准确的措施。(2)我们提出了一种基于卷积神经网络的腹壁疝补片检测方法来简化并加速阅片过程。首先，对原始三维超声数据进行预处理和图像数据扩增；其次，标定图像中的腹壁疝补片目标并制作数据集；再次，搭建卷积神经网络用以评估每个预测区域含有补片的概率；最后，为防止输出的预测区域产生堆叠，使用非极大值抑制算法对预测区域进行聚类重构，输出最终腹壁疝补片检测结果。实现了基于深度学习的腹壁疝补片三维超声图像自动化辅助诊断。对网络性能进行评估测试，所提方法对补片检测的精度mAP为95.44%，在GPU环境下运行的检测速度可达27.56帧/秒，高效精确地实现了对ABUS超声数据中腹壁疝补片目标的实时检测。(3)用于腹壁疝治疗的植入补片的收缩和变形极有可能导致患者的长期并发症。我们提出了一种非侵入性的量化方法来评估患者体内LW补片基于时间的收缩，迁移和外形变化。在离体和在体实验的两个时间点（第5天和第90天），所有网格均已通过ABUS成功重建并可视化。实验表明，基于ABUS的定量与实际网孔尺寸之间的最大偏差为3.6％。手术后第5天至第90天的平均收缩率为20.2％。平均质心移位距离为0.23cm。该算法实现了对患者体内补片的无创可视化和定量评估。使用我们的方法可以有效解决轻量型补片的成像检测困难，对促进轻量型补片利用率的提高和提高手术技能具有重要意义。