Wspomagana uczeniem maszynowym analiza wzorców i parametrów mikrokrążenia

Filmy dotyczące mikrokrążenia podjęzykowego pochodzą z 11 badań klinicznych przeprowadzonych w Narodowym Szpitalu Uniwersyteckim na Tajwanie.

W pierwszym etapie filmy dotyczące mikrokrążenia i związane z nimi informacje są umieszczane w sposób zanonimizowany. Każdy film o mikrokrążeniu w bazie danych będzie miał unikalny kod. Dane związane z wideo będą obejmować wzrost, wagę, ciśnienie krwi, bicie serca, stan zdrowia, główne choroby, wyniki badań laboratoryjnych, opis jakości wideo, automatyczną analizę naczyń (AVA) 3 wyniki analizy oprogramowania, w tym całkowitą gęstość naczyń (TVD), gęstość naczyń poddanych perfuzji (PVD), odsetek naczyń poddanych perfuzji (PPV), wskaźnik przepływu mikronaczyniowego (MFI) i wskaźnik niejednorodności (HI). Długość każdego mikrocyklu wideo wynosi 4-6 sekund, a na sekundę jest 25 klatek. Zrób zdjęcie jako obraz reprezentatywny, każdy film może odpowiadać 4 obrazom, a każdy obraz mikrokrążenia będzie również oznaczony jego jakością obrazu. Model uczenia maszynowego zostanie przeszkolony w zakresie rozróżniania jakości filmów i obrazów. Tylko dobrej jakości filmy i obrazy zostaną wykorzystane do dalszej analizy.

W drugim etapie 80% filmów i obrazów mikrokrążenia zostanie wykorzystanych do treningu i walidacji w celu znalezienia najlepszego modelu, a następnie pozostałe 20% filmów i obrazów mikrokrążenia zostanie wykorzystanych do przetestowania wydajności modelu. Pierwszym celem szkolenia jest automatyczne rozróżnienie wielkości naczyń krwionośnych, obliczenie TVD i narysowanie histogramu liczby mikronaczyń o różnych średnicach. Drugim celem szkolenia jest pomiar prędkości przepływu krwi w każdym małym naczyniu i obliczenie wartości PVD, MFI i HI.