이미지 가이드드 플랫폼 지원 Sentinel Lymph Node 추출, 초기 위암

간략 요약

이 전망적, 단일 센터, 무작위 분할된 대조 연구는, 깊은 학습 모델을 도입한 이미지 가이드드 플랫폼이 막내암 환자의 세뇌림프절(SLN) 추출에 대한 임상 효과를 평가하는 데 목적을 가지고 있습니다. 이는 막내암 환자가 막내암 내시경 협력 수술(LECS)과 세뇌림프절 탐색 수술(LECS-SNNS)을 병행하는 경우에 해당합니다. 총 36명의 적격 참가자가 1:1 비율로 이미지 가이드드 플랫폼 그룹과 전통적 촉진 그룹으로 무작위로 할당됩니다. 두 그룹 모두 표준적인 인도cyanine green(이소신경염) 발광 지도로 세뇌림프절 basin 해부와 발광 세뇌림프절의 초기 추출을 받습니다. 실험 그룹에서는 나머지 세뇌림프절 tissue를 이미지 가이드드 플랫폼을 사용하여 검사합니다. 이 플랫폼은 방사선과 광학 이미징을 통합한 깊은 학습 모델로서 의심스러운 림프절을 식별하고 위치를 찾습니다. 제어 그룹에서는 전통적인 시각 검사와 촉진을 사용하여 림프절 추출을 수행합니다. 주요 목표는 이미지 가이드드 플랫폼을 도입한 림프절 추출이 전통적 촉진에 비해 수술 중에 추출된 세뇌림프절의 총 수를 증가시키는지 결정하는 것입니다. 부수적인 목표는 림프절 추출 효율, 조직학적 발견, 영구적인 조직학 검사 중 추가적인 림프절 식별, 수술 중 자유zing切片과 영구적인 조직학 검사 간의 일치, 그리고 이미지 가이드드 플랫폼과 깊은 학습 모델의 가능성과 성능과 관련된 다른 절차적, 조직학적, 기술적, 임상적 결과를 평가하는 것입니다.