微小循環パターンとパラメーターの機械学習支援分析

舌下微小循環ビデオは、国立台湾大学病院で実施されている 11 件の臨床試験から抽出されたものです。

最初の段階では、微小循環ビデオと関連情報が匿名化された方法で含まれます。 データベース内の各微小循環ビデオには固有のコードがあります。 ビデオ関連データには、患者の身長、体重、血圧、心拍数、健康状態、主な疾患、臨床検査値、ビデオ品質の説明、全血管密度 (TVD) を含む自動血管分析 (AVA) 3 ソフトウェア分析結果が含まれます。灌流血管密度（PVD）、灌流血管の割合（PPV）、微小血管流量指数（MFI）、および不均一性指数（HI）。 各マイクロサイクル ビデオの長さは 4 ～ 6 秒で、1 秒あたり 25 フレームあります。 代表的な画像として写真を撮り、各ビデオは 4 つの画像に対応でき、各微小循環画像にはその画質もマークされます。 機械学習モデルは、ビデオと画像の品質を区別するためにトレーニングされます。 さらなる分析には、高品質のビデオと画像のみが使用されます。

第 2 段階では、微小循環のビデオと画像の 80% が最適なモデルを見つけるためのトレーニングと検証に使用され、その後、微小循環のビデオと画像の残りの 20% がモデルのパフォーマンスのテストに使用されます。 トレーニングの最初の目的は、血管のサイズを自動的に識別し、TVD を計算し、異なる直径の微小血管の数のヒストグラムを描画することです。 2 番目のトレーニングの目的は、各細血管内の血流速度を測定し、PVD、MFI、および HI 値を計算することです。