Varovný model remodelace myokardu po akutním infarktu myokardu s využitím technologie multimodální struktury

Akutní infarkt myokardu (AMI) je jedním z nejvýznamnějších onemocnění ohrožujících lidský život. Stávající škály predikce prognózy IM většinou predikují incidenci úmrtí, rekurentního IM a srdečního selhání prostřednictvím 6–8 klinických textových indikátorů a data se sbírají relativně jednoduše. Remodelace myokardu jako nepříznivá patologická změna, která může začít a dále progredovat v časném stadiu po infarktu myokardu, je hlavním patologickým mechanismem srdečního selhání a smrti. Neexistuje však žádný kvantitativní model včasného varování remodelace myokardu a chybí klinické vedení včasné intervence.

Naše předchozí studie zjistila, že srdeční magnetická rezonance může přesně kvantifikovat nekrotickou oblast a zotavitelný myokard v edematózním myokardu po infarktu myokardu. V této studii jsou k vybudování nové architektury neuronové sítě použity algoritmus strojového učení, variabilní konvoluční síť (DCN) a kapslová síť (capsnet). Je realizována extrakce strukturních rysů multimodálních klinických obrazových dat, jako je MRI a ultrazvuk. V kombinaci se zavedenou databází 3000 pacientů s infarktem myokardu bude zkonstruována multimodální matice znaků a pro kvantitativní predikci remodelace myokardu bude použita řada klasifikátorů, jako je podpůrný vektorový stroj (SVM) a náhodný les (RF), a byly hodnoceny účinky různých klasifikátorů. Očekává se, že tento projekt vytvoří kvantitativní model včasného varování remodelace myokardu po akutním infarktu myokardu v souladu s charakteristikami Číňanů. Stejný typ dat mimo databázi bude použit pro ověření za účelem vytvoření účinného a stabilního modelu včasného varování.