Анализ паттернов и параметров микроциркуляции с помощью машинного обучения

Видеоролики сублингвальной микроциркуляции извлечены из 11 клинических испытаний, проводимых в больнице Национального Тайваньского университета.

На первом этапе видео микроциркуляции и связанная с ним информация включаются деидентифицированным образом. Каждое видео микроциркуляции в базе данных будет иметь уникальный код. Данные, связанные с видео, будут включать рост пациента, вес, артериальное давление, частоту сердечных сокращений, состояние здоровья, основные заболевания, результаты лабораторных исследований, описание качества видео, автоматический анализ сосудов (AVA) 3 результатов программного анализа, включая общую плотность сосудов (TVD), плотность перфузируемых сосудов (PVD), доля перфузируемых сосудов (PPV), индекс микрососудистого кровотока (MFI) и индекс гетерогенности (HI). Продолжительность каждого микроцикла видео составляет 4-6 секунд, а кадров в секунду 25. Сделайте снимок в качестве репрезентативного изображения, каждое видео может соответствовать 4 изображениям, и каждое изображение микроциркуляции также будет отмечено своим качеством изображения. Модель машинного обучения будет обучена различать качество видео и изображений. Для дальнейшего анализа будут использоваться только видео и изображения хорошего качества.

На втором этапе 80% видео и изображений микроциркуляции будут использоваться для обучения и проверки, чтобы найти лучшую модель, а затем оставшиеся 20% видео и изображений микроциркуляции будут использоваться для проверки производительности модели. Первая цель обучения — автоматически различать размер кровеносных сосудов, вычислять TVD и строить гистограмму количества микрососудов разного диаметра. Второй целью обучения является измерение скорости кровотока в каждом мелком сосуде и расчет значений PVD, MFI и HI.