基于混合现实与人工智能算法在股前外穿支血管定位中的前瞻性研究

目的构建混合现实技术与人工智能算法的系统,评估其在股前外穿支皮瓣手术中定位血管的效果,为临床实践提供新的思路。方法选取20例行股前外穿支皮瓣修复的患者,在下肢黏贴定位装置后行CT血管造影(CTA)扫描,将所得二维数据制成定位装置与血管等的三维模型,并通过混合现实技术实现穿支血管三维可视化。在HoloLens 2中开发人工算法,术中使用人工智能算法自动匹配定位装置与其三维模型以实现穿支血管与其三维模型的重叠。记录制取皮瓣区域内定位的穿支血管数量及术中探查的实际数量,以此计算基于CTA数据重建的血管识别正确率;测量系统定位的穿支血管穿出点与实际血管穿出点之间的距离,计算误差值;记录系统辅助下制取股前外穿支皮瓣的手术时间,并与常规方法制取皮瓣的手术时间进行对比分析。探讨该系统的临床实用性。结果CTA数据重建的穿支血管30个,手术中探查发现实际存在32个,识别正确率为93.75%;系统定位的穿支血管穿出点与实际穿出点的平均距离为(1.65±0.52)mm,系统定位下制取皮瓣的平均手术时间为(43.45±4.6)min,常规方法制取皮瓣的手术时间为(57.6±7.9)min。所有穿支皮瓣均成活,1例皮瓣术后7 d出现感染,1例皮瓣局部坏死,经对症治疗后延迟愈合。结论本研究搭建的系统可以通过混合现实技术实现穿支血管三维可视化,利用人工智能算法提高穿支血管定位精度,在穿支皮瓣制取手术中具有应用潜力。

聚醚醚酮定位标志物联合混合现实技术在股前外侧穿支皮瓣血管定位中的应用研究

目的探讨聚醚醚酮(poly ether ether ketone,PEEK)定位标志物联合混合现实技术应用于股前外侧穿支皮瓣血管定位中的效果。方法回顾分析2022年1月—2023年6月,采用股前外穿支皮瓣修复40例口腔癌切除后组织缺损患者临床资料。根据术中股前外侧穿支皮瓣定位方式不同,随机分为PEEK组[采用PEEK定位标志物联合CT血管造影(CT angiography,CTA)数据的混合现实技术定位]和彩超组(采用彩色超声多普勒引导定位),每组20例。两组患者性别、年龄、病因、病程等基线资料比较差异均无统计学意义(P>0.05)。记录两组感兴趣区域识别到的穿支血管数量,并与术中实际探查到的数量进行比较,计算穿支血管识别成功率;测量两组定位的穿支血管穿出点与实际穿出点之间的距离;记录制取皮瓣的手术时间。结果PEEK组共识别32个穿支血管,术中探查发现34个,识别成功率为94.1%(32/34);彩超组识别穿支血管29个,术中探查发现33个,识别成功率为87.8%(29/33);两组穿支血管识别成功率比较差异有统计学意义(P<0.05)。PEEK组定位的穿支血管穿出点与实际穿出点距离以及手术时间均短于彩超组(P<0.05)。两组患者均获随访,随访时间6~30个月,中位时间17个月;两组随访时间比较差异无统计学意义(P>0.05)。PEEK组1例皮瓣远端边缘坏死,经修剪换药后延迟愈合;彩超组1例皮瓣术后7 d坏死,清除坏死皮瓣后选择胸大肌皮瓣修复;其余患者皮瓣均成活,切口Ⅰ期愈合。PEEK组发生供区感染1例,经抗炎处理后愈合。两组修复颌面部外形好,皮瓣无明显臃肿,患者对修复效果较满意。结论相较于传统彩色超声多普勒定位,PEEK定位标志物结合CTA数据的混合现实技术定位股前外侧穿支皮瓣血管的识别成功率和定位精度更高,制取皮瓣时间短,具有较高临床应用价值。