Page 148

proefschrift_Schols_SLV

Chapter 10  Abstract  Background  In thyroid and parathyroid surgery iatrogenic parathyroid injury should be prevented.  Parathyroid‐specific image enhancement might be realized with hyperspectral cameras  using  silicon  (Si)  or  indium‐gallium‐arsenide  (InGaAs)  sensors.  Feasibility  of  this  technology  for  automated  parathyroid  detection  was  examined  by  analyzing  performance of single‐spot diffuse reflectance spectroscopy (DRS).    Methods  DRS (350 – 1830 nm) was performed during thyroid and parathyroid resections. From  the  acquired  spectra  36  features  at  predefined  wavelengths  were  extracted.  Best  features for parathyroid classification versus adipose tissue or thyroid were assessed by  binary  logistic regression  for Si‐ and InGaAs‐sensor  ranges.  Classification performance  was evaluated by leave‐one‐out cross‐validation.    Results  In  19  patients  299  spectra  were  recorded  (62  tissue  sites:  thyroid  n=23,  parathyroid  n=21,  adipose  n=18).  Classification  accuracy  of  parathyroid–adipose  was  respectively  79%  (Si),  82%  (InGaAs)  and  97%  (Si/InGaAs  combined).  Parathyroid–thyroid  classification accuracies: 80%, 75%, 82%.    Conclusion  Si  and  InGaAs  sensors  are  fairly  accurate  for  automated  parathyroid  discrimination  from  adipose  or  thyroid  tissue.  Combination  of  both  sensor  technologies  improves  accuracy.  146 


proefschrift_Schols_SLV
To see the actual publication please follow the link above