基于人工智能的主动脉疾病介入手术临床决策集成系统

发布时间:2020/5/26 10:00:46
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一、主动脉疾病的背景与现状

根据2017年11月10日国家卫计委发布的《国家基层高血压防治管理指南》显示,截止到2017年10月我国高血压患者已达到2.7亿。随着高血压带来的各种血管疾病尤其是主动脉疾病发病率的升高,以及主动脉疾病的高致死率,已经成为我国社会和家庭的沉重负担。常见的主动脉疾病包括主动脉夹层和主动脉瘤,都是血管疾病的灾难性危重急症。主动脉一旦发生病变破裂,会造成大出血,如果血压维持不了人体需求,人体各大器官将会面临供血不足,导致突发性死亡。因此主动脉疾病也被称为体内的“不定时炸弹”。以主动脉夹层为例,该病在我国发病率为20-50/10万,比欧美国家高出两倍,如得不到处理,最初24小时死亡率达33%,48小时内达50%,3个月死亡率可达90%以上。

主动脉夹层和主动脉瘤的成因与表现形式有所不同。主动脉夹层是由主动脉腔内的血液从主动脉内膜撕裂处进入主动脉中膜,使中膜分离形成主动脉壁的真假两腔而造成。其中B型主动脉夹层为第一破口位于降主动脉,夹层仅累及降主动脉或向下延伸入腹主动脉,但不累及升主动脉。B型主动脉夹层起病急,可同时合并主动脉破裂、分支动脉缺血、持续性高血压和(或)剧烈性疼痛。主动脉瘤是主动脉病理性的扩张,超过正常血管直径的50%。主动脉瘤分为真性主动脉瘤和假性主动脉瘤。真性动脉瘤是血管变宽涉及血管壁的3层结构。假性动脉瘤是动脉局部破裂,由血块或临近组织封住而形成。

目前临床上血管疾病的修复治疗主要有两大类:外科手术和血管内支架:一般来讲,病变在升主动脉和弓部以及不适合行血管内支架的病人,可考虑外科手术,相对来说创伤大,风险大。随着医疗设备和手术器械的革新,若病变部位在降主动脉,则可考虑行腔内血管介入治疗术,即经动脉穿刺或小切口,在主动脉内用一个金属覆膜支架堵住夹层破口或加固动脉管壁,隔绝瘤腔并原位重建血流通路。相对开放手术而言,无需开胸、开腹,创伤小、恢复快,术后死亡率更低,并发症更少,是大部分患者优先考虑的手术方案。CT血管造影(CT angiography, CTA)是评估主动脉疾病最常用影像检查方式,可以为临床医生提供破口位置、血管直径、分支动脉血供、病变累及范围等多个解剖特征信息。腔内介入手术规划、术中导航及预后预测均高度依赖上述解剖参数信息。因此,基于CTA实现解剖参数快速准确评价对于指导主动脉疾病介入手术的精准化、个体化决策有重要意义。

二、主动脉疾病介入手术的难点

近年来,我国接受腔内介入手术治疗的主动脉疾病手术量逐年增加。但由于其手术费用昂贵,平均约10万-20万/例,社会医疗负担极大。更为重要的是,此类手术术后胸腹主动脉扩张发生率较高,持续性动脉扩张会导致动脉破裂,需二次手术或多次手术再干预。这提示主动脉腔内介入手术治疗的精准化和个体化水平仍存在巨大改善的空间。

(一) 主动脉疾病腔内介入手术规划的临床困境

目前传统的腔内手术术前规划精准化程度并不高,主要由于在支架尺寸的选择不精准,而基于CTA的解剖参数测量不准确是导致支架尺寸选择不精准的根本原因。使用轴位CTA影像对解剖参数进行测量是以前临床上最常见、最直接的测量方式。然而这种测量方式不能获得精准的解剖特征测量结果。这会导致支架尺寸选择不合理,进一步增加严重并发症的发生风险。以B型主动脉夹层为例,腔内手术规划需要对主动脉疾病一些几何和生物医学参数(比如主动脉,主动脉夹层真假、腔的最大轴向直径/主动脉瘤瘤体直径,锚定区长度,近远端锚定区的直径,破口位置和一些重要的距离信息等)进行精准的测量并进行定性和定量的分析,这对主动脉腔内修复术和随访至关重要。而外科医生对于主动脉夹层与主动脉瘤各项参数的测量准确度与经验紧密相关,精准测量对于医生的负担是十分沉重的。

手术规划个体化程度不高主要体现在术式单一,即以覆盖第一破口为主体原则。虽然这一原则是治疗指南中明确的内容,但据前期研究报道术后5年胸腹主动脉假腔扩张发生率高达62.7%,是最常见的并发症。这提示了主动脉腔内介入手术个体化治疗的需求日益显著,如:如何在术前预判哪些病人会在术后发生不良事件。对于术后不良事件发生概率较低的患者,可采用标准术式,而对于发生概率较高的患者,应采用更为激进彻底的治疗方式。

由于这些信息的缺失和误差的存在,有可能导致治疗方案选择的不准确,或者介入手术本身的不完善,一部分患者很可能需要重新入院治疗。很多顶级医院血管外科进行的一些手术都是修复性手术,既消耗了医生资源,也对患者造成了额外的痛苦。

(二) 主动脉疾病腔内介入手术规划的技术难点

主动脉分割是评估解剖特征的必要条件。当前的血管测量软件主要使用基于密度的分割方法对主动脉进行分割。由于主动脉周围组织器官如心脏、骨骼等与主动脉兴趣区域密度相近,在使用上述传统方法时会出现明显的“过分割”现象,即主动脉轴位组织器官进入分割区域。另外,在夹层假腔对比剂弥散不充分的情况下,夹层假腔又不能进入分割区域,出现“欠分割”现象。“过分割”和“欠分割”均需要人工对分割结果进行添加或剪切。在通常情况下即使花费大量时间进行调整,临床医生也难以获得满意的分割和影像后处理结果。

主动脉疾病的累及范围广、空间形态多变、血管内膜片僵硬程度迥异、分支动脉供血状态不一、远端破口大小、数量和位置也不尽相同。基于传统数据提取方式多基于CTA轴位或半自动分割往往难以有效、全面、高效地对病变区域解剖特征进行提取,据此建立的术后预测模型的准确度亦不能保证。对主动脉感兴趣区域的自动分割可以为人工智能辅助的特征提取提供真实、准确的兴趣区域边界,进而提高解剖特征的提取效率。在理论上,基于更为准确的主动脉兴趣区域建立的预后预测模型其预测结果更为准确。基于预测结果,可辅助提高个体化治疗水平。

三、基于人工智能的主动脉疾病介入手术的临床决策系统

基于上述实际临床与技术难点,慧影医疗开发了涵盖主动脉夹层(以B型主动脉夹层为主)及主动脉瘤的血管自动分割、解剖参数自动测量、精准手术方案智能规划及个性化术后随访管理系统的于一体的临床决策系统(Artificial intelligence Online Research platform Targeting Individualized aortic Stent-grafting Therapy, AORTIST)。这有助于临床医生对主动脉疾病进行快速解剖评价,也有助于实现对腔内介入手术方案的个体化制定和支架置入的精准定位。这对于提高主动脉疾病治疗的精准化水平、改善患者预后有重大意义。AORTIST将人工智能深度学习技术应用到主动脉三维重建、分割、中心线提取等环节,实现18秒完成主动脉及主动脉真假腔/主动脉瘤瘤体及相关分支动脉的自动分割测量,并在10分钟内生成手术方案文档。

通过与解放军总医院血管外科的持续深入合作,慧影医疗将其临床上多年的患者随访数据及影像数据用于建立及优化深度学习算法集成在产品AORTIST中,将测量误差控制在1mm以内,较常规手动测量精准度提升约70%,自动分割结果准确率达95%,与专家测量交比高达98%。在手术方案阶段,AORTIST基于锚定区位置输出CTA垂直动脉直径,自动输出主动脉各区最大、最小、平均动脉直径和近端锚定区至主动脉各分支曲面重建距离,自动输出手术方案参考,辅助手术方案制定;在预后预测阶段,以Radcloud大数据智能分析云平台(慧影医疗科技(北京)有限公司)的影像组学方法构建并优化预后预测模型,对于患者胸主动脉扩张、腹主动脉扩张和复合终点事件在术后6个月、12个月和24个月发生概率的预后预测准确率达86%;在随访管理阶段,AORTIST提供了个性化随访管理系统。基于大数据、AI、组学分析结果,为患者生成个性化随访方案,并提供自动化管理方法,支持临床随访管理,改善患者远期结局。

此外,AORTIST系统对三维Mask融合、双侧髂动脉曲面重建视图同时输出,主动脉整体容积术前-术后变化趋势图等可视化功能也实现了技术支持。

四、总结

在技术飞速发展的浪潮下,对主动脉疾病的治疗,医生的关注点已从手术安全转变为个性化精准治疗,降低病发症风险、改善远期预后结果。因此,汇医慧影的AORTIST为血管外科医生所提供的基于人工智能的主动脉疾病介入手术的临床决策系统,可以做到对主动脉及病变区的解剖参数进行精准测量,以降低手术并发症发生率;同时集成多模态临床指标,实现患者预后预测,以制定个性化治疗方案,这些都是人工智能与大数据技术为血管外科医生所能提供的利器。


文章来源:慧影医疗科技