การฟังโรค: แผนที่เสียงหัวใจให้การวินิจฉัยที่มีต้นทุนต่ำ

การฟังโรค: แผนที่เสียงหัวใจให้การวินิจฉัยที่มีต้นทุนต่ำ

หลอดเลือดตีบ การตีบของลิ้นหัวใจเอออร์ติกเป็นหนึ่งในความผิดปกติของลิ้นหัวใจที่พบได้บ่อยและร้ายแรงที่สุด มักเกิดจากการสะสมของแคลเซียม (หรือบางครั้งเกิดจากความบกพร่องของหัวใจพิการแต่กำเนิด) การตีบตันนี้จะจำกัดการไหลเวียนของเลือดจากช่องซ้ายไปยังหลอดเลือดแดงใหญ่ และในกรณีที่รุนแรงอาจนำไปสู่ภาวะหัวใจล้มเหลวได้การพัฒนาเทคนิคที่ละเอียดอ่อนและคุ้มค่าในการระบุสภาพเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้ในพื้นที่

ห่างไกลที่ไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีที่ซับซ้อนได้ เพื่อตอบสนอง

ความท้าทายนี้ นักวิจัยจากอินเดียและสโลวีเนียได้สร้างวิธีการที่แม่นยำ ใช้งานง่าย และต้นทุนต่ำเพื่อระบุความผิดปกติของลิ้นหัวใจโดยใช้การวิเคราะห์เครือข่ายที่ซับซ้อน

“ศูนย์สุขภาพในชนบทหลายแห่งไม่มีเทคโนโลยีที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์โรคเช่นนี้” MS Swapna สมาชิกในทีม จากมหาวิทยาลัย Nova Gorica อธิบาย ในแถลงการณ์ “สำหรับเทคนิคของเรา เราแค่ต้องการหูฟังและคอมพิวเตอร์”

ฟังความแตกต่าง

คนที่มีสุขภาพดีจะสร้างเสียงหัวใจสองเสียง: เสียงแรก (“เสียง”) เนื่องจากการปิดของลิ้นไมตรัลและลิ้นไตรคัสปิด และเสียงที่สอง (“เสียง”) เมื่อลิ้นหัวใจเอออร์ติกและปอดปิด โดยมีการหยุดชั่วคราว (บริเวณซิสโตลิก) ในระหว่าง . สัญญาณเหล่านี้ประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับการไหลเวียนของเลือดผ่านหัวใจ โดยระดับเสียง ความเข้ม ตำแหน่ง และจังหวะของเสียงจะให้ข้อมูลที่จำเป็นเกี่ยวกับสุขภาพของผู้ป่วย

Swapna และเพื่อนร่วมงาน – Vijayan Vijesh, K Satheesh Kumar และ S Sankararaman จากมหาวิทยาลัย Kerala – มุ่งพัฒนาวิธีการง่ายๆ ตามทฤษฎีกราฟเพื่อระบุเสียงบ่นของหัวใจเอออร์ติกตีบ ในการทำเช่นนี้ พวกเขาตรวจสอบสัญญาณเสียงหัวใจแบบดิจิทัล 60 รายการจากหัวใจปกติ (NMH) และหัวใจที่มีภาวะหลอดเลือดตีบ (ASH) พวกเขาให้สัญญาณไปยังการแปลงฟูริเยร์อย่างรวดเร็ว (FFT) การวิเคราะห์เครือข่ายที่ซับซ้อน และการจำแนกตามการเรียนรู้ของเครื่อง โดยรายงานการค้นพบของพวกเขาในJournal of Applied Physics

นักวิจัยได้แปลงสัญญาณเสียงแต่ละสัญญาณให้เป็นอนุกรมเวลา 

สัญญาณจากตัวแทนหัวใจที่แข็งแรงแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงเสียงหัวใจทั้งสองและการแยกระหว่างกัน ในขณะที่สัญญาณจากหัวใจที่มีหลอดเลือดตีบแสดงเสียงบ่นรูปเพชร

จากนั้น ทีมงานใช้ FFT เพื่อแปลงสัญญาณโดเมนเวลาเป็นโดเมนความถี่ เพื่อให้ข้อมูลเกี่ยวกับส่วนประกอบความถี่ในเสียงบ่น ซึ่งแปรผันตามความผิดปกติของวาล์ว การวิเคราะห์ FFT สำหรับ NMH แสดงจุดสูงสุดที่ชัดเจนจากสัญญาณเสียงสองสัญญาณในหัวใจปกติ อย่างไรก็ตาม สำหรับ ASH สเปกตรัม FFT มีสัญญาณจำนวนมากในช่วงความถี่กว้าง โดยไม่มีจุดพีคที่กำหนดให้กับเสียง Lub และ Dub ได้ ส่วนประกอบเพิ่มเติมเหล่านี้เกิดจากการสั่นสะเทือนที่เกิดจากการสะสมของแคลเซียมที่ปิดกั้นวาล์วเอออร์ติกและสร้างความปั่นป่วนในการไหลเวียนของเลือด

ในขณะที่ทั้งโดเมนเวลาและการวิเคราะห์ FFT ช่วยให้สามารถระบุวาล์วที่มีข้อบกพร่องในเบื้องต้นได้ เพื่อวิเคราะห์สัญญาณเสียงเพิ่มเติม นักวิจัยใช้ข้อมูลเพื่อสร้างกราฟหรือเครือข่ายที่ซับซ้อนของจุดเชื่อมต่อ พวกเขาแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนๆ โดยแต่ละส่วนจะแสดงเป็นโหนดบนกราฟ หากเสียงในส่วนนั้นของข้อมูลคล้ายกับส่วนอื่น เส้นจะถูกลากระหว่างสองโหนด

ในหัวใจที่แข็งแรง กราฟแสดงจุดสองกลุ่มที่แตกต่างกัน โดยมีโหนดจำนวนมากที่ไม่ได้เชื่อมต่อกัน โหนดที่ไม่ได้เชื่อมต่อน่าจะเกิดจากการไม่มีสัญญาณโดเมนเวลาในบริเวณ systolic ซึ่งบ่งชี้ถึงการทำงานที่เหมาะสมของหัวใจ เครือข่ายของหัวใจที่มีภาวะหลอดเลือดตีบนั้นซับซ้อนกว่ามาก โดยมีสองกลุ่มที่เด่นชัดและไม่มีโหนดที่ไม่สัมพันธ์กัน ซึ่งบ่งบอกถึงความบกพร่องของลิ้นที่อาจเกิดขึ้นได้

ทีมงานได้แยกชุดของพารามิเตอร์ ซึ่งเรียกว่าคุณลักษณะของกราฟ จากกราฟของแต่ละสัญญาณ คุณลักษณะเหล่านี้ (จำนวนเฉลี่ยของขอบ เส้นผ่านศูนย์กลาง ความหนาแน่นของเครือข่าย การส่งผ่าน และความเป็นศูนย์กลางระหว่างจุดศูนย์กลาง) สามารถนำมาใช้โดยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจัดประเภทสัญญาณเป็น ASH หรือ NMH

ลักษณนามแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลสามรายการ ได้แก่ เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด K (KNN) แมชชีนเวกเตอร์สนับสนุน และกลุ่มสเปซย่อย KNN แสดงความแม่นยำในการทำนาย 100% 95.6% และ 90.9% ตามลำดับ ความแม่นยำสูงนี้บ่งชี้ว่าการใช้แนวคิดทางคณิตศาสตร์เหล่านี้สามารถให้ความไวและความน่าเชื่อถือที่มากขึ้นในการฟังเสียงหัวใจแบบดิจิทัล และสามารถนำไปใช้ได้ง่ายในศูนย์สุขภาพในชนบท

จนถึงตอนนี้ นักวิจัยได้ทดสอบวิธีการด้วยข้อมูลที่มีอยู่เท่านั้น ไม่ใช่ในสถานพยาบาล ขณะนี้พวกเขากำลังพัฒนาแอปพลิเคชันมือถือที่สามารถเข้าถึงได้ทั่วโลก “ขณะนี้ เรากำลังวิเคราะห์เสียงบ่นของหัวใจอื่นๆ เพื่อทำการวิเคราะห์เสียงบ่นของหัวใจอย่างครอบคลุม” Swapna กล่าวกับPhysics World “หลังจากนั้น งานจะขยายไปสู่ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงโดยการบันทึกเสียงโดยตรงด้วยความช่วยเหลือจากแพทย์ การพัฒนาซอฟต์แวร์และแอปพลิเคชันมือถือมาในขั้นตอนที่สามของการทำงาน”

แนะนำ : รีวิวซีรี่ย์เกาหลี | ลายสัก | รีวิวร้านอาหาร | โทรศัพท์มือถือ ราคาถูก | เรื่องย่อหนัง