Mikroverenkiertomallien ja -parametrien koneoppimisavusteinen analyysi

Sublingvaalisen mikroverenkierron videot on otettu Taiwanin kansallisessa yliopistollisessa sairaalassa tehdyistä 11 kliinisestä tutkimuksesta.

Ensimmäisessä vaiheessa mikroverenkiertovideot ja niihin liittyvät tiedot sisällytetään tunnistamattomalla tavalla. Jokaisella tietokannan mikroverenkiertovideolla on yksilöllinen koodi. Videoon liittyvät tiedot sisältävät potilaan pituuden, painon, verenpaineen, sydämenlyönnit, terveydentilan, tärkeimmät sairaudet, laboratoriotutkimusarvot, videon laadun kuvauksen, automatisoidun verisuonianalyysin (AVA) 3 -ohjelmiston analyysitulokset, mukaan lukien verisuonten kokonaistiheys (TVD), perfusoidun suonen tiheys (PVD), perfusoitujen suonten osuus (PPV), mikrovaskulaarinen virtausindeksi (MFI) ja heterogeenisyysindeksi (HI). Jokaisen mikrosyklivideon pituus on 4-6 sekuntia ja ruutuja sekunnissa on 25. Ota kuva edustavana kuvana, jokainen video voi vastata 4 kuvaa ja jokaiseen mikrokiertokuvaan merkitään myös sen kuvanlaatu. Koneoppimismallia koulutetaan erottamaan videoiden ja kuvien laatu. Vain hyvälaatuisia videoita ja kuvia käytetään jatkoanalyysiin.

Toisessa vaiheessa 80 % mikroverenkierron videoista ja kuvista käytetään koulutukseen ja validointiin parhaan mallin löytämiseksi, ja loput 20 % mikroverenkiertovideoista ja kuvista käytetään mallin suorituskyvyn testaamiseen. Ensimmäinen harjoitustarkoitus on automaattisesti erottaa verisuonten koko, laskea TVD ja piirtää histogrammi halkaisijaltaan erilaisten mikrosuonten lukumäärästä. Toinen harjoitustarkoitus on mitata veren virtausnopeus kussakin pienessä suonessa ja laskea PVD-, MFI- ja HI-arvot.