Artificial Intelligence Recognition System of Pelvic Autonomic Nerve During Total Mesorectal Excision
Authors: Han Fanghai , Zhong Guangyu , Zhi Shilin , Han Naiqian , Jiang Yongjun , Tan Jia’nan , Zhong Lin , Zhou Shengning 
Published: December 2024

BACKGROUND:
The preservation of the pelvic autonomic nervous system in total mesorectal excision remains challenging to date. The application of laparoscopy has enabled visualization of fine anatomical structures; however, the rate of urogenital dysfunction remains high.

OBJECTIVE:
To establish an artificial intelligence neurorecognition system to perform neurorecognition during total mesorectal excision.

DESIGN:
This is a retrospective study.

SETTING:
The study was conducted at a single hospital.

PATIENTS:
Intraoperative images or video screenshots of patients with rectal cancer admitted to the Department of Gastrointestinal Surgery, Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University, between January 2016 and December 2023, were retrospectively collected.

MAIN OUTCOME MEASURE:
Mean intersection over union, precision, recall, and F1 of the model.

RESULTS:
A total of 1424 high-quality intraoperative images were included in the training group. The proposed model was obtained after 700 iterations. The mean intersection over union was 0.75, and it slowly increased with an increase in training time. The precision and recall of the nerve category were 0.7494 and 0.6587, respectively, and the F1 was 0.7011. The video prediction shows that the model achieves a high accuracy rate, which could facilitate effective neurorecognition.

LIMITATION:
This was a single-center study.

CONCLUSIONS:
The artificial intelligence model for real-time visual neurorecognition in total mesorectal excision was successfully established for the first time in China. Better identification of these autonomic nerves should allow for better preservation of urogenital function, but further research is needed to validate this claim. See Video Abstract.

SISTEMA DE RECONOCIMIENTO CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL DEL NERVIO AUTÓNOMO PÉLVICO DURANTE LA ESCISIÓN TOTAL DEL MESORRECTAL

ANTECEDENTES:

La preservación del sistema nervioso autónomo pélvico en la escisión mesorrectal total sigue siendo un desafío hasta la fecha. La aplicación de la laparoscopia ha permitido la visualización de estructuras anatómicas finas; sin embargo, la tasa de disfunción urogenital sigue siendo alta.

OBJETIVO:

Establecer un sistema de reconocimiento neurológico con inteligencia artificial para realizar el reconocimiento neurológico durante la escisión mesorrectal total.

DISEÑO Y ESCENARIO:

Este estudio retrospectivo se realizó en un solo hospital.

PACIENTES:

Se recopilaron retrospectivamente imágenes intraoperatorias o capturas de pantalla de video de pacientes con cáncer de recto ingresados en el Departamento de Cirugía Gastrointestinal, del Hospital Memorial Sun Yat-sen, de la Universidad Sun Yat-sen, entre enero de 2016 y diciembre de 2023.

PRINCIPALES MEDIDAS DE VALORACIÓN:

Intersección media sobre unión, precisión, recuperación y F1 del modelo.

RESULTADOS:

Se incluyeron un total de 1424 imágenes intraoperatorias de alta calidad en el grupo de entrenamiento. El modelo propuesto se obtuvo después de 700 interaciones. La intersección media sobre la unión fue de 0,75 y aumentó lentamente con el aumento del tiempo de entrenamiento. La precisión y la recuperación de la categoría de nervio fueron de 0,7494 y 0,6587, respectivamente, y el F1 fue de 0,7011. A partir de la predicción del video, podemos observar que el modelo logra una alta tasa de precisión, lo que podría facilitar el neurorreconocimiento efectivo.

LIMITACIÓN:

Este fue un estudio de un solo centro.

CONCLUSIÓN:

El modelo de inteligencia artificial para el neurorreconocimiento visual en tiempo real en la escisión mesorrectal total se estableció con éxito por primera vez en China. Una mejor identificación de estos nervios autónomos debería permitir una mejor preservación de la función urogenital, pero se necesita más investigación para validar esta afirmación. (Traducción--Ingrid Melo)