미세 순환 패턴 및 매개변수의 기계 학습 지원 분석

설하 미세순환 비디오는 국립 대만 대학 병원에서 실시한 11건의 임상 시험에서 추출되었습니다.

1단계에서는 미세순환 영상과 관련 정보를 비식별화 방식으로 포함한다. 데이터베이스의 각 미세 순환 비디오에는 고유한 코드가 있습니다. 영상 관련 데이터에는 환자의 키, 몸무게, 혈압, 심장박동, 건강상태, 주요질환, 검사실 검사값, 영상화질 설명, 총혈관밀도(TVD)를 포함한 AVA(automated vascular analysis) 3 소프트웨어 분석결과, 관류 혈관 밀도(PVD), 관류 혈관 비율(PPV), 미세혈관 흐름 지수(MFI) 및 이질성 지수(HI). 각 마이크로 사이클 비디오의 길이는 4-6초이며 초당 25프레임입니다. 사진을 대표 이미지로 찍고, 각 비디오는 4개의 이미지에 해당할 수 있으며, 각 미세 순환 이미지도 해당 이미지 품질로 표시됩니다. 비디오와 이미지의 품질을 구별하기 위해 기계 학습 모델이 훈련됩니다. 양질의 비디오와 이미지만 추가 분석에 사용됩니다.

두 번째 단계에서는 미세순환 비디오 및 이미지의 80%가 최상의 모델을 찾기 위한 훈련 및 검증에 사용되고 나머지 20%의 미세순환 비디오 및 이미지는 모델 성능을 테스트하는 데 사용됩니다. 첫 번째 훈련 목적은 혈관의 크기를 자동으로 구분하고 TVD를 계산하며 직경이 다른 미세혈관의 수에 대한 히스토그램을 그리는 것입니다. 두 번째 교육 목적은 각 작은 혈관에서 혈류 속도를 측정하고 PVD, MFI 및 HI 값을 계산하는 것입니다.