TEE系列之三:经食道超声心动图在半坐位神经外科手术中自动检测静脉空气栓塞的初步研究

2021
01/18

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古麻今醉
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半坐位神经外科手术可增加静脉空气栓塞(VAE)的发生率,严重者可危及生命,因此此类手术应引以重视。经食道超声心动图(TEE)对术中检测VAE具有高度敏感性,但使用TEE进行连续监测需要麻醉医师全程保持高度警惕,而这在实际操作几乎是难以实现的。为此,Tobias R等基于TEE图像的统计模型创建了TEE实施了全自动VAE监测系统,其结果发表在Springer Nature B.V.杂志上。

目的
本研究旨在评估采用基于TEE的全自动VAE监测系统对半坐位神经外科手术中静脉空气栓塞(VAE)的发现率的作用。
方法
研究对象:
本研究经机构伦理委员会批准(批准号:S-611/2016),收集了2017年2月2日至2017年6月6日在德国海德堡大学医院接受后颅窝、桥小脑角或上颈椎的神经外科手术患者,纳入标准:年龄≥18岁、且无TEE使用禁忌症。
研究设计及临床路径:
麻醉方案:
所有患者均采用半坐位手术,术前和术中麻醉管理按照临床科室的标准方案进行。麻醉诱导采用舒芬太尼、异丙酚、罗库溴铵,麻醉维持使用异丙酚、地氟烷或七氟烷。术前开放两路外周静脉和一路中心静脉,建立有创动脉血压监测,留置导尿。在麻醉诱导时开始输入大量晶体液,以达到每个患者处于轻度高血容量的状态。在患者麻醉后平卧位时,进行一次TEE检查,以排除存在卵圆孔或其他右至左分流情况。在手术过程中,通过TEE食管中段右心室内流出道视图持续监测VAE的发生情况。采用飞利浦CX50 心血管超声系统进行TEE检查。
处理措施:
当研究人员在TEE中识别出VAE后,立即对颈静脉进行双侧压迫,神经外科医生入气破口进行电凝或者骨蜡封口。如有必要,采取包括调整为反Trendelenburg体位、晶体液输注和增加呼气末正压(PEEP)等进一步措施。
数据来源:
包括患者的年龄、性别、体重、身高、ASA分类、手术适应征和手术时间。使用Epiphan DVI2USB 3.0™图像采集卡将术中TEE采集视频保存到外部硬盘驱动器。总共记录了155.14小时的TEE视频,平均帧速率为每秒38帧。根据进入的空气的数量和严重程度分为三级:1级(少量空气),2级(中等量空气),三级(大量空气)。在监测中我们不考虑单一的、孤立的气泡。除了视觉分级、临床意义的VAE事件,在手术过程中根据图宾根VAE分级量表进行分级 (见表1)。
表1  图宾根VAE分级量表

统计分析:
VAE检测算法在Python v3.6中使用OpenCV、NumPy和SciPy实现。连续计算TEE视频367×377像素矩形区域内的平均灰度值,得到一个循环信号,反映心脏的周期性。在临界频率5hz处使用二阶高通巴特沃思滤波器对该信号进行滤波,得到了平滑的平均像素强度序列{xn},使用根据塔肯斯定理对此进行处理;根据像素的灰度值的均值和标准差,采用高斯模型对心脏的图像进行建模。在TEE图像中,为了抑制变化很小的图像暗区中的检测,将标准偏差的最小值设置为所有值σ的65%分位数。如果一个像素的灰度值I超过均值至少k个标准差,则该像素被归类为空气栓子的一部分:在预实验中估计最佳自由参数k。
使用大小为140帧的滚动中间值,使结果具有稳定性。为了对背景本底噪声进行建模,在每次重新初始化检测算法后,计算前140帧中检测到的空气像素数量的15%分位数,并将其从滚动中值中减去。通过接收器工作特性(ROC)曲线,将所得的时间序列与可视VAE分级参考的时间匹配序列进行比较。排除TEE视频中出现干扰或TEE超声探头重新定位的时间。
结果
患者特点及录像
本研究共纳入39例患者,其人口学和外科特征见表2。共记录TEE视频155.14h;6.29h标记为空气栓塞,光学等级为1级;1.58 h标记为光学级2级气栓;0.10 h标记为光学级3级气栓。
表2 人口统计学和手术相关特征

VAE的发生率和手动VAE的敏感性检测
在本研究中,手术中共检测到180个VAE事件。有75个在静脉给药后后立即发生(通常为1.5分钟),但这些事件没有被计算进VAE的发生率。在39例患者中的有28例(72%)发生了VAE事件,共发生了105个事件。表3总结了这些事件的图宾根VAE分级量表。对TEE视频的复查集中于检查由自动VAE检测算法引发的假警报。这一靶向扫描发现了56个最初在手术中被遗漏的VAE事件,其中54个事件长度较短(≤2min),另外2个事件分别为2.6 min和6.2 min。术后筛查发现的56个VAE事件的呼气末二氧化碳(EtCO2)均无显著变化。对所记录的TEE视频进行针对性的术后筛查发现,180个VAE事件中,在手术中发现124个。因此,人工监测TEE对VAE的检测灵敏度可达69%。在124个术中检测到的VAE事件中,有17个的图宾根VAE分级为II级或以伴有EtCO2降低,这意味着通过监测EtCO2对VAE的检测灵敏度为9%。
VAE自动检测的初步实验
为了估计最优参数k的自动检测算法, 使用了手术期间VAE持续时间最长的12例患者的视频对k的不同值进行了ROC分析(图1)。k=3的AUC最高为0.92(k = 2 ,AUC = 0.732; k = 4,AUC = 0.808)。因此,为了对TEE视频的全数据集进行进一步分析,我们将参数k设为3。

图1 不同k值下观察到的VAE的ROC曲线
VAE自动检测的评价
如果将所有气泡连续流动的帧都作为检测目标,对自动检测算法进行ROC分析,得到的AUC为0.945,如图2所示。在分析中排除光学等级为1的帧,其AUC为0.990(图2)。在出现零散气泡但没有栓子连续流动的阶段,被认定为没有可见气泡。在实际的监测设置中,如果在3s的响应时间内检测所有VAE事件90%的 (即灵敏度被迫达到0.9),所描述的系统将以1.5/min的误报率运行。在此计算中,间隔小于1s的多个检测(对应38帧)被计为一个警报。如果仅将中级和严重级的VAE事件作为目标,则误报警报的数量减少到0.1/min。

图2 用于检测具有可观测VAE的ROC曲线。 
结论

由于在术中监测TEE时,气泡数量少时容易被麻醉医师忽略,因此自动监测系统可能在临床实践中提供重要的支持。此外,自动监测系统不需要麻醉医师的主观观察,主要取决于TEE图像循环性质的统计假设,因此在TEE中使用替代标准视图结果具有较强的稳定性。

点评

据报道,在半坐位的神经外科手术过程中空气栓塞的发生率为2~76%。这可能与VAE的判断标准不同有关。该研究中通过TEE中出现气泡来判定发生VAE,观察到的72%的发生率,处于文献报告较高范围。但该研究中VAE的发生率可能被高估,与以往研究不同,该研究将术后发现的栓塞事件归类为VAE事件。 

在该研究中未使用定量进行光学分级,主要依赖于TEE视频中可见气泡数量的主观分类。因此,不能排除对于分级的误差。为了提高一致性,所有的视频都由同一个研究者进行分类。虽然在临床上存在1.5%/min的误报率(灵敏度为90%),但其灵敏度比人工VAE检测的估计高约20%。此外,对于中至重度VAE事件(同样在90%的灵敏度下),错误警报率显着降低为0.1/min,表明该模式可以提高准确率。误报通常是由于误报心室或瓣膜结构为气泡。这种假阳性检测的原因包括TEE探头位置的意外改变或心律失常。

尽管研究方法有一定的限制,该研究提供了一种可参考的检测方法。但其特异性还太低,无法作为常规监测应用于临床,因此,需要进一步研究以提高检测的特异性和准确性,期待基于TEE全自动术中监测可以作为此类患者的常规监测手段,以提高VAE的发现率并及时处理,以保障患者的围术期安全。

(王家慧 编译  李金宝 审校)


原始文献:

Tobias R Rau,Konstanze Plaschke,Markus A Weigand,et al.Automatic detection of venous air embolism using transesophageal echocardiography in patients undergoing neurological surgery in the semi-sitting position: a pilot study. J Clin Monit Comput. 2020 Aug 18. doi: 10.1007/s10877-020-00568-x. 


   
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关键词:
神经外科手术,食道,TEE,VAE,手术,检测,气泡

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