Analyse assistée par apprentissage automatique des modèles et paramètres de microcirculation

Les vidéos de microcirculation sublinguale sont extraites des 11 essais cliniques menés au National Taiwan University Hospital.

Dans un premier temps, les vidéos de microcirculation et les informations associées sont incluses de manière anonymisée. Chaque vidéo de microcirculation dans la base de données aura un code unique. Les données liées à la vidéo comprendront la taille, le poids, la pression artérielle, les battements cardiaques, l'état de santé du patient, les principales maladies, les valeurs des examens de laboratoire, la description de la qualité vidéo, l'analyse vasculaire automatisée (AVA) 3 résultats d'analyse logicielle, y compris la densité totale des vaisseaux (TVD), densité des vaisseaux perfusés (PVD), proportion de vaisseaux perfusés (PPV), indice de flux microvasculaire (MFI) et indice d'hétérogénéité (HI). La durée de chaque vidéo de micro-cycle est de 4 à 6 secondes et il y a 25 images par seconde. Prenez une photo comme image représentative, chaque vidéo peut correspondre à 4 images, et chaque image de micro-circulation sera également marquée de sa qualité d'image. Le modèle d'apprentissage automatique sera formé pour distinguer la qualité des vidéos et des images. Seules des vidéos et des images de bonne qualité seront utilisées pour une analyse plus approfondie.

Dans la deuxième étape, 80 % des vidéos et images de microcirculation seront utilisées pour l'entraînement et la validation afin de trouver le meilleur modèle, puis les 20 % restants de vidéos et d'images de microcirculation seront utilisés pour tester les performances du modèle. Le premier objectif de formation est de distinguer automatiquement la taille des vaisseaux sanguins, de calculer TVD et de dessiner un histogramme du nombre de microvaisseaux de différents diamètres. Le deuxième objectif de formation est de mesurer la vitesse du flux sanguin dans chaque petit vaisseau et de calculer les valeurs PVD, MFI et HI.