A telepatia do stent

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A telepatia do stent
Os pesquisadores usam imagens baseadas em rádio para monitorar implantes de stent sem técnicas
invasivas.
Nas práticas médicas atuais, procedimentos minimamente invasivos tornaram-se uma norma
predominante e são conhecidos como procedimentos endovasculares quando envolvem estruturas
vasculares. No entanto, procedimentos endovasculares como angioplastia ou stent ainda enfrentam
desafios significativos devido à falta de feedback sensorial de alta resolução. Esses procedimentos
podem tratar a estenose aterosclerótica, uma condição em que o acúmulo de placa nos vasos
sanguíneos exclui o fluxo sanguíneo, potencialmente levando a condições médicas graves, como
acidente vascular cerebral isquêmico de hipoperfusão ou embolia.
Durante esses procedimentos endovasculares, uma malha de arame de metal chamada stent é
implantada através dos vasos sanguíneos para corrigir a estenose. Quando totalmente implantado, o
stent amplia o vaso sanguíneo bloqueado e restaura o fluxo sanguíneo. No entanto, devido à falta de
uma linha direta de visão e feedback sensorial robusto, os médicos podem achar difícil afirmar se o stent
está devidamente implantado. Um stent implantado incorretamente ou um stent que sofreu uma fricção
no centro durante a implantação pode levar a uma maior taxa de trombose, reestenose ou embolia.
O feedback sensorial que pode indicar objetivamente os cirurgiões se o stent for implantado totalmente
aberto durante a cirurgia endovascular permitiria que os cirurgiões remediassem um stent parcialmente
implantado. Técnicas de imagem médica, como fluoroscopia e imagens de raios-X que atualmente são
usadas para determinar o estado do stent implantado, têm suas limitações. Ambas as técnicas de
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imagem expõem os pacientes à radiação. A fluoroscopia pode ter dificuldade em detectar compressões
ou frisamentos no centro do stent em certos ângulos, e a restrição na realização de imagens de raios-X
apenas em um determinado ângulo durante a cirurgia pode impedir que os operadores visualizem
diretamente se o stent estiver totalmente aberto. Embora diferentes técnicas possam ser usadas para
compensar isso, elas aumentam a exposição do paciente ao contraste e à radiação.
Para superar essas limitações, nossa equipe propõe o uso de um sensor de imagem baseado em
radiofrequência 3D (RF) que não garante uma linha direta de visão e uma nova rede neural profunda
(DNN) chamada StentNet para obter feedback sensorial sobre o estado do stent implantado. O sensor
baseado em 3D RF que trabalha dentro da largura de banda de 6,3-8,3 GHz é empregado para detectar
a implantação do stent. Ele usa antenas para transmitir e capturar sinais modulados para construir um
mapeamento 3D do espaço irradiado. Em seguida, empregamos a rede DNN para classificar o estado
do stent com base nas mudanças no sinal refletido obtido do sensor. Durante o experimento, a linha de
visão direta do sensor para o stent foi ocluída por uma caixa de papelão. Para simular ainda mais a
oclusão causada pelos tecidos humanos durante a cirurgia, substituímos a caixa de papelão por uma
fatia de frango ou carne de porco. A solução proposta alcançou uma precisão geral de 90% na detecção
de se o stent estava totalmente implantado, parcialmente implantado ou implantado com compressão no
centro, mesmo quando a luz direta de visão do sensor para o stent foi ocluída.
Esses resultados serviram como prova de conceito para o uso de sensores baseados em RF na
detecção dos estados do stent implantado. Os resultados destacaram algumas restrições do nosso
método proposto; os efeitos de diferentes oclusores e limitações no tamanho dos dados de saída do
sensor limitaram a faixa de detecção. Nosso trabalho futuro se concentraria no processamento de sinais
de antena bruta para aumentar a faixa de detecção. Um estudo de cadáver também será realizado para
simular a cena cirúrgica real e validar os resultados.
Roteiro: Lalithkumar Seenivasan, Mengya Xu, Leonard Yeo e Hongliang Ren
Referência: Mengya Xu, et al., Detecção de Implantação de Stent Usando Sensor Baseado em
Radiofrequência e Redes Neurais Convolucionais (2020). DOI: 10.1002/aisy.202000092
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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/aisy.202000092