Поддержка платформой навигации с использованием образа для извлечения sentinel-лимфатических узлов на ранних этапах рака желудка

Краткое описание

Этот проспективный одностационарный рандомизированный контролируемый эксперимент направлен на оценку клинической эффективности платформы для визуального навигации, поддерживаемой моделью глубокого обучения, для извлечения sentinel лимфатических узлов (SLN) у пациентов с ранним гастральным раком, проходящих лапароскопическо-эндоскопическую кооперативную операцию в сочетании с операцией по навигации sentinel лимфатических узлов (LECS-SNNS). Всего 36 соответствующих участников будут рандомизированы в соотношении 1:1 в группу платформы для визуального навигации или группу традиционного пальпирования. Обе группы будут проходить стандартную индиоксирановую зеленую флуоресцентную навигацию sentinel лимфатического бассейна и первичное извлечение флуоресцентных sentinel лимфатических узлов. В экспериментальной группе оставшаяся ткань sentinel лимфатического бассейна (SLB) будет исследована с использованием платформы для визуального навигации, интегрирующей рентгеновское и оптическое изображение с моделью глубокого обучения для идентификации и локализации подозрительных лимфатических узлов. В контрольной группе извлечение лимфатических узлов будет выполняться с использованием традиционного визуального осмотра и пальпации. Основная цель - определить, увеличивает ли извлечение платформы для визуального навигации количество извлеченных intraoperatively sentinel лимфатических узлов по сравнению с традиционным пальпированием. В качестве вторичных целей включены оценка эффективности извлечения лимфатических узлов, патологические находки, дополнительное определение лимфатических узлов в процессе постоянного патологического исследования, согласованность между intraoperативным фронтальным срезом и постоянным патологическим исследованием, а также другие процедурные, патологические, технические и клинические результаты, связанные с可行性 и производительностью платформы для визуального навигации и модели глубокого обучения.