Enhancing Peripheral Nerve Blocks: Real-Time Ultrasound Guidance for Nerve Detection and Needle Placement
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound-guided nerve blocks are an essential element of regional anesthesia, providing effective localized pain relief while minimizing the risks associated with systemic medications. However, their adoption remains limited by procedural complexity, reliance on practitioner expertise, and the inherent challenges of ultrasound image interpretation. This study introduces an AI-assisted platform that integrates simultaneous real-time detection of the nerve and needle for the transversus abdominis plane block, addressing a critical gap in the literature. Utilizing a dataset of annotated ultrasound images, the authors developed and trained segmentation models based on the R2U-Net architecture. The nerve detection model achieved a Dice score of 0.8384, while the needle detection model reached a Dice score of 0.8309. These models were integrated into an Android-based application, offering real-time visualization and intuitive controls with low latency (<200 milliseconds) and consistent frame rates (24 FPS). The system has the potential to improve procedural precision, reduce variability across practitioners, and expand access to nerve blocks for non-specialists. Future work will focus on expanding clinical datasets, conducting validation studies, and exploring model enhancements to further refine its applicability.Clinical Relevance- This system serves as a valuable companion tool in ultrasound-guided nerve blocks, providing real-time visualization and feedback to support clinicians, particularly those with less experience. By enhancing procedural guidance, it facilitates teaching and improves confidence, enabling a broader range of practitioners to perform nerve blocks effectively and safely.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».