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Enhancing needle puncture detection using high-pass filtering and diffuse reflectance
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AI
DOI：10.3389/frobt.2025.1429327.png)
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摘要
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引言 胸部创伤或疾病进展可能导致张力性气胸，这是一种由于胸膜腔（胸壁与肺之间的空间）内压力不断升高而迅速导致心脏骤停的病症。在院前环境中，张力性气胸通过将针头经胸壁引入来排空胸膜腔进行治疗。然而，已有报告显示院前针头减压的失败率极高（高达94.1%），并且由于该操作是在盲视下进行，可能导致意外刺伤关键胸腔组织。带传感器的针头可以帮助操作者更可靠地识别工具何时进入目标空间。
方法 本文研究了提供此类支持的技术方法；我们创建了一个实验系统，用于采集针头力和位置信号，以及通过两根套管内光纤传输至针尖并收集的白光漫反射回波。数据采集是在两名实验者将斜面经皮针插入模拟人体胸腔解剖结构的离体猪肋骨段时进行的。从文献中选取了四种适用于手动插入产生的可变工具速度的数据驱动穿刺检测（DDPD）算法，并将其离线应用于所得数据集。对关键信号处理参数进行了网格搜索，应用了高通滤波器（HPFs）以检验其对穿刺检测的影响，并首次探索了多模态（集成）方法。
结果 结合高通滤波器和DDPD方法，使力信号产生的最大总体精度（MOP）提升了2.7倍（从8.2%提高到21.9%）。将此HPF + DDPD方案应用于反射数据流，获得了36.4%的峰值MOP；结合反射与力信号则产生了最佳的总体MOP（42.1%）；这些结果分别较传统仅对力信号应用DDPD算法的最佳MOP实现了4.4倍和5.1倍的提升。
讨论 这些结果有力支持了在针头减压应用中，高通滤波器与仅反射数据及多模态反射-力数据驱动穿刺检测方案相结合的实用性。
Keyword:
tension pneumothorax
needle decompression
data-driven puncture detection
in-bore optical fibers
reflectance
signal processing
期刊
F
IF:
3
论文数:
497
被引数:
6.9K
机构
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