Veido temperatūra gali numatyti širdies ligas tiksliau nei dabartiniai metodai
Paskutinį kartą peržiūrėta: 14.06.2024
Visas „iLive“ turinys yra peržiūrėtas medicinoje arba tikrinamas, kad būtų užtikrintas kuo didesnis faktinis tikslumas.
Mes turime griežtas įsigijimo gaires ir susiejamos tik su geros reputacijos žiniasklaidos svetainėmis, akademinių tyrimų institucijomis ir, jei įmanoma, medicininiu požiūriu peržiūrimais tyrimais. Atkreipkite dėmesį, kad skliausteliuose ([1], [2] ir tt) esantys numeriai yra paspaudžiami nuorodos į šias studijas.
Jei manote, kad bet koks mūsų turinys yra netikslus, pasenęs arba kitaip abejotinas, pasirinkite jį ir paspauskite Ctrl + Enter.
Neseniai atliktame tyrime, paskelbtame BMJ Health & Care Informatics, mokslininkai įvertino galimybę naudoti veido infraraudonųjų spindulių termografiją (IRT) prognozuojant vainikinių arterijų ligą (CHD).
IŠL yra viena iš pagrindinių mirties priežasčių ir turi didelę pasaulinę naštą. Tiksli CAD diagnozė yra svarbi priežiūrai ir gydymui. Šiuo metu pacientų CAD tikimybei nustatyti naudojami išankstinio patikrinimo tikimybės (PTP) vertinimo įrankiai. Tačiau šie įrankiai turi problemų dėl subjektyvumo, riboto universalumo ir vidutinio tikslumo.
Nors papildomi širdies ir kraujagyslių sistemos tyrimai (vainikinių arterijų kalcio kiekis ir elektrokardiografija) arba sudėtingi klinikiniai modeliai, apimantys papildomus laboratorinius žymenis ir rizikos veiksnius, gali pagerinti tikimybių įvertinimus, kyla susirūpinimas dėl laiko efektyvumo, procedūrų sudėtingumo ir riboto prieinamumo. p>
IRT, nekontaktinė paviršiaus temperatūros aptikimo technologija, yra perspektyvi ligų įvertinimui. Jis gali aptikti uždegimą ir nenormalią kraujotaką pagal odos temperatūros modelius. Tyrimai rodo ryšį tarp IRT informacijos ir aterosklerozinės širdies ir kraujagyslių ligos bei susijusių būklių.
Šiame tyrime mokslininkai įvertino galimybę naudoti veido IRT temperatūros duomenis CAD prognozavimui. Į tyrimą buvo įtraukti suaugusieji, kuriems atliekama koronarinė KT angiografija (CCTA) arba invazinė koronarinė angiografija (ICA). Apmokytas personalas gavo neapdorotus duomenis ir atliko IRT tyrimą prieš CCTA arba ICA.
Elektroniniai medicininiai įrašai buvo naudojami norint gauti papildomos informacijos, įskaitant kraujo chemiją, klinikinę istoriją, rizikos veiksnius ir CHD patikros rezultatus. Vienas IRT vaizdas kiekvienam dalyviui buvo pasirinktas analizei ir apdorotas (vienodo dydžio keitimas, pilkos spalvos konvertavimas ir fono apkarpymas).
Komanda sukūrė IRT vaizdo modelį naudodama pažangų giluminio mokymosi algoritmą. Palyginimui buvo sukurti du modeliai: vienas buvo PTP (klinikinis pradinis) modelis, apimantis pacientų amžių, lytį ir simptomų ypatybes, o kitas buvo hibridinis, apjungiantis tiek IRT informaciją, tiek klinikinę informaciją iš IRT ir PTP modelių, atitinkamai..
Buvo atliktos kelios interpretacinės analizės, įskaitant okliuzijos eksperimentus, ekskrecijos žemėlapio vizualizaciją, dozės ir atsako analizę ir CAD surogatinės etiketės numatymą. Be to, iš IRT vaizdo buvo išskirtos įvairios lentelės formos IRT funkcijos, klasifikuojamos viso veido ir dominančios srities (ROI) lygiu.
Apskritai išskirtos savybės buvo suskirstytos į pirmos eilės tekstūros, antros eilės tekstūros, temperatūros ir fraktalinės analizės ypatybes. XGBoost algoritmas integravo šias išgautas funkcijas ir įvertino jų nuspėjamąją vertę CAD. Tyrėjai įvertino našumą naudodami visas charakteristikas ir tik temperatūros charakteristikas.
Nuo 2021 m. Rugsėjo mėn. Iki 2023 m. Vasario mėn. Buvo įvertinti 893 suaugusieji, kuriems taikoma CCTA arba ICA. Iš jų buvo įtraukta 460 dalyvių, kurių vidutinis amžius buvo 58,4 metų; 27,4% buvo moterys, o 70% sirgo CAD. Pacientų, sergančių ŠKL, amžius ir rizikos veiksnių paplitimas buvo didesnis, palyginti su pacientais, kuriems nebuvo ŠKL. IRT vaizdo modelis gerokai pranoko PTP modelį.
Tačiau hibridinių ir IRT vaizdo modelių našumas labai nesiskyrė. Naudojant tik temperatūros ypatybes arba visas išskirtas funkcijas, nuspėjamasis veikimas buvo geresnis, o tai atitiko IRT vaizdo modelį. Viso veido lygyje didžiausią įtaką turėjo bendras temperatūros skirtumas iš kairės į dešinę, o ROI lygyje didžiausią įtaką turėjo vidutinė kairiojo žandikaulio temperatūra.
Stebėtas įvairus IRT vaizdo modelio veikimo pablogėjimo lygis, kai buvo užkimštos skirtingos ROI. Didžiausią įtaką turėjo viršutinės ir apatinės lūpos okliuzija. Be to, IRT vaizdavimo modelis gerai nuspėjo su ŠKL susijusius surogatinius žymenis, tokius kaip hiperlipidemija, rūkymas, kūno masės indeksas, glikuotas hemoglobinas ir uždegimas.
Tyrimas parodė, kad galima naudoti veido IRT temperatūros duomenis CAD prognozavimui. IRT vaizdo gavimo modelis pranoko pagal rekomendacijas rekomenduojamą PTP modelį, pabrėždamas jo potencialą vertinant CAD. Be to, klinikinės informacijos įtraukimas į IRT vaizdo modelį nepadėjo papildomų patobulinimų, o tai rodo, kad ištrauktoje IRT informacijoje jau buvo svarbios su CAD susijusios informacijos.
Be to, nuspėjamoji IRT modelio vertė buvo patvirtinta naudojant interpretuojamas lentelių IRT funkcijas, kurios santykinai atitiko IRT vaizdo modelį. Šios charakteristikos taip pat suteikė informacijos apie svarbius CAD prognozavimo aspektus, tokius kaip veido temperatūros simetrija ir netolygus pasiskirstymas. Norint patvirtinti, reikia atlikti tolesnius tyrimus su didesnėmis imtimis ir įvairiomis populiacijomis.