【摘 要】
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随着高强度聚焦超声（High intensity focused ultrasound,HIFU）消融治疗子宫肌瘤的推广应用,医生学习规律、培训方案成为迫切需求。目前利用US-MRI配准融合技术、三维重建技术开发的HIFU虚拟现实系统使超声消融子宫肌瘤中的影像识别精确度有所提高,推进了培训的智能化,但对于该智能手术培训的效果亟待科学评价,所以本研究通过评估基于US-MRI影像融合引导HIFU消融智
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随着高强度聚焦超声（High intensity focused ultrasound,HIFU）消融治疗子宫肌瘤的推广应用,医生学习规律、培训方案成为迫切需求。目前利用US-MRI配准融合技术、三维重建技术开发的HIFU虚拟现实系统使超声消融子宫肌瘤中的影像识别精确度有所提高,推进了培训的智能化,但对于该智能手术培训的效果亟待科学评价,所以本研究通过评估基于US-MRI影像融合引导HIFU消融智能手术培训学员的定位、治疗结果,对比传统培训方式,探讨其可行性及优越性,为HIFU消融手术在子宫肌瘤治疗的应用与推广提供有力支持。目的:探讨基于US-MRI影像融合引导HIFU消融智能手术培训的可行性,绩效优越性。方法:1.将多中心研究数据库中的患者及其治疗医生按医生有无HIFU经验分组为学习组和对照组。计算剂量强度,增强MRI评价子宫肌瘤非灌注区（Non-perfused volume,NPV）,以非灌注体积比（Non-perfused volume ratio,NPVR）计算消融率。根据介入放射学会（Society of Interventional Radiology,SIR）对并发症分级。技术失败定义为NPVR＜70%和/或出现重要并发症（SIR C-F级）,采用LC-CUSUM分析两组学习曲线,并提高NPVR技术成功标准为80%验证其可行性。2.对2021年9月-2021年12月参加智能手术培训学员的定位准确性评判学习成果。学员基本信息作为影响因素,定位时间和病灶识别情况作为定位结果,识别项目分为3类:“定位标定点识别”、“病灶识别”、“治疗条件判断”。以操作前后排序,绘制定位时间、识别得分曲线。3.将2018年-2019年参加培训后初始开展HIFU治疗的学员及患者按接受的培训方式分为智能组和传统组,计算消融效率,能效因子（Energy efficiency factor,EEF）;以NPVR计算消融率;SIR分类评估并发症等级。技术失败定义为NPVR＜70%和/或出现重要并发症,LC-CUSUM分析两组学习曲线,并提高NPVR技术成功的标准为80%进行验证。结果:1.两组各纳入6名医生。入组每名医生最初完成的60例患者,两组共计720例。中位治疗时间对照组75.0min较学习组106.5min短（P＜0.05）;剂量强度对照组2.9×10~5J/h较学习组2.8×10~5J/h高（P＜0.05）;NPVR分别为学习组93.8%、对照组92.5%（P＞0.05）。两组均无重要并发症。以NPVR＜70%为技术失败时,学习组在11例完成学习且60例治疗中均保持稳定,对照组则一直保持稳定;以NPVR≥80%为技术成功标准,学习组在16例完成学习后续保持稳定,对照组虽有波动但可控。2.共纳入6名学员,每位学员定位40例,共计240例患者。整体定位时间曲线呈下降趋势,病灶识别得分曲线呈上升趋势。平均后10例得分率97.4%高于前30例84.5%（P＜0.05）。识别项目中“定位标定点识别”91.0%得分最高,最低为“治疗条件判断”75.4%（P＜0.05）。影响因素中学员的年龄、从业经验和资历、US影像基础相关系数为0.3～0.5;电脑熟练度、MRI影像学基础、疾病类型为0.2～0.3（P＜0.05）。3.两组各纳入10名医生,入组每名医生最初完成的30例患者,两组共计600例患者。中位总治疗时间智能组46.0min较传统组65.0min更短;消融效率智能组0.8 min/cm~3较传统组1.0min/cm~3高效;EEF比较,智能组2.6 J/mm~3低于传统组4.1 J/mm~3;NPVR比较,智能组90.0%低于传统组92.8%。（P＜0.05）智能组并发症发生率为5.5%,低于传统组10.2%（P＜0.05）,未出现C-F级。以NPVR＜70%/80%为技术失败时,两组均在11例后快速完成学习,且30例治疗中均保持稳定。结论:1.基于US-MRI影像融合引导HIFU消融智能手术培训可行且高效,以70%NPVR作为评估标准可行。2.学员接受智能培训后能快速掌握定位技术,较传统培训消融率中位数均达90%以上。在保证安全性、有效性的同时,手术时间缩短,治疗效率提高。
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