Nephrostomy tube misplacement in the inferior vena cava following percutaneous nephrostomy

Percutaneous renal interventions are characterized by bleeding and infectious complications, as well as trauma to organs located near the kidney, renal or inferior vena cava (IVC). The article presents a clinical observation of a rare complication of percutaneous nephrostomy (PCN), i.e. migration of the distal end of the nephrostomy tube into the IVC. Its timely removal followed by re-nephrostomy made it possible to avoid bleeding and restore drainage of the pyelocalyceal system. Along with this, the article presents a literature review on this condition in the eLibrary, Springer, MedLine, Embase, UpToDate databases from 2000 to 2021. The indications for PCN, the frequency and risk factors of IVC damage during percutaneous renal interventions, as well as treatment tactics were studied. After the initial evaluation of the literature, ten articles were selected for further analysis. The main risk factors associated with IVC perforation after PCN include the surgeon's lack of experience in instrumental imaging, misjudgment of the length of the nephrostomy tube, and its insertion depth, resulting in its inadequate placement. Removal of the nephrostomy tube from the IVC under radiological and ultrasound guidance or open surgery are the main methods to correct for this complication

Анализ подходов к глубокому обучению для автоматизированного выделения и сегментации предстательной железы: обзор литературы

Background. Delineation of the prostate boundaries represents the initial step in understanding the state of the whole organ and is mainly manually performed, which takes a long time and directly depends on the experience of the radiologists. Automated prostate selection can be carried out by various approaches, including using artificial intelligence and its subdisciplines – machine and deep learning.Aim. To reveal the most accurate deep learning-based methods for prostate segmentation on multiparametric magnetic resonance images.Materials and methods. The search was conducted in July 2022 in the PubMed database with a special clinical query (((AI) OR (machine learning)) OR (deep learning)) AND (prostate) AND (MRI). The inclusion criteria were availability of the full article, publication date no more than five years prior to the time of the search, availability of a quantitative assessment of the reconstruction accuracy by the Dice similarity coefficient (DSC) calculation.Results. The search returned 521 articles, but only 24 papers including descriptions of 33 different deep learning networks for prostate segmentation were selected for the final review. The median number of cases included for artificial intelligence training was 100 with a range from 25 to 365. The optimal DSC value threshold (0.9), in which automated segmentation is only slightly inferior to manual delineation, was achieved in 21 studies.Conclusion. Despite significant achievements in the development of deep learning-based prostate segmentation algorithms, there are still problems and limitations that should be resolved before artificial intelligence can be implemented in clinical practice.Введение. Определение границ предстательной железы является начальным шагом в понимании состояния органа и в основном выполняется вручную, что занимает длительное время и напрямую зависит от опыта рентгенолога. Автоматизация в выделении предстательной железы может быть осуществлена различными подходами, в том числе с помощью искусственного интеллекта и его субдисциплин – машинного и глубокого обучения.Цель работы – детальный анализ литературы для определения наиболее эффективных способов автоматизированной сегментации предстательной железы по снимкам мультипараметрической магнитно-резонансной томографии посредством глубокого обучения.Материалы и методы. Поиск публикаций проводился в июле 2022 г. в поисковой системе PubMed с помощью клинического запроса (((AI) OR (machine learning)) OR (deep learning)) AND (prostate) AND (MRI). Критериями включения были доступность полного текста статьи, дата публикации не более 5 лет на момент поиска, наличие количественной оценки точности реконструкции предстательной железы с помощью коэффициента Серенсена–Дайса (Dice similarity coefficient, DSC).Результаты. В результате поиска найдена 521 статья, из которой в анализ были включены только 24 работы, содержавшие описание 33 различных способов глубокого обучения для сегментации предстательной железы. Медиана количества исследований, включенных для обучения искусственного интеллекта, составила 100 с диапазоном от 25 до 365. Оптимальным значением DSC, при котором автоматизированная сегментация лишь незначительно уступает ручному послойному выделению предстательной железы, составляет 0,9. Так, DSC выше порогового достигнут в описании 21 алгоритма.Заключение. Несмотря на значимые достижения в автоматизированной сегментации предстательной железы с помощью алгоритмов глубокого обучения, до сих пор существует ряд проблем и ограничений, требующих решения для внедрения искусственного интеллекта в клиническую практику