Loote jälgimine toob kaasa suuri muudatusi
Jäta sõnum
Loote jälgimine toob kaasa suuri muudatusi
Iraani teadlased on kasutanud sügavat närvivõrku (DNN), et eraldada loote elektrokardiogramm (EKG) ühest kõhu EKG kanalist. Nende meetod, mida on kirjeldatud jaotises Füsioloogilised mõõtmised, võib tulevikus parandada loote jälgimist.
Kuidas eraldada loote EKG-d?
Praegu mõõdetakse loote südame elektrilist aktiivsust elektrokardiogrammiga, mis saadakse lapseootel ema kõhule asetatud EKG juhtmetega elektroodidest. Arstid saavad loote EKG-d kasutada loote tervise hindamiseks ja kõrvalekallete diagnoosimiseks.
Väljakutse? Raske on eraldada loote EKG signaale kõhupiirkonna EKG-dest, mis sisaldavad loote ("loote EKG") ja ema signaale ("ema EKG"), samuti signaale häirete allikatest, nagu lihaste kokkutõmbed. See ülesanne muutub nõudlikumaks raseduse lõpu poole, kui loote EKG signaali amplituud on võrreldav ema EKG omaga.
Uuringu juhtiv autor Arash Rasti-Meymandi, Iraani teadus- ja tehnoloogiaülikooli magistrant, ja tema kolleegid leidsid probleemi lahendamiseks lähenemisviisi, mis tugineb DNN-idele.
Rasti-Meymandi sai inspiratsiooni Unetsist, konvolutsioonivõrkudest, mida tavaliselt kasutatakse meditsiiniliste kujutiste segmenteerimise ülesannete jaoks. Tema ja tema kaastöötaja Aboozar Ghaffari rakendasid Uneti modifitseeritud versiooni, et esmalt eraldada raseda naise EKG ja seejärel loote EKG signaal.
"Unet ületab pildi segmenteerimisel teisi tehnikaid, " ütles Rasti-Meymandi. "Kõhu EKG erinevate komponentide eraldamiseks tuvastasime kõhupiirkonna EKG signaalid erinevatel eraldusvõimetel (sarnaselt Uneti mudelis kasutatud protsessiga)."
Teadlaste DNN, nimega AECG-DecompNet, kasutab kahte alamvõrku järjestikku, et eraldada loote EKG-d ühe kanaliga kõhu EKG-st. Esimene alamvõrk eraldab ema EKG; teine on loote EKG. Teadlased koolitasid kahte alamvõrku eraldi, kasutades simuleeritud EKG signaale, ja hindasid seejärel alamvõrke, kasutades simuleeritud ja reaalseid kõhu EKG salvestusi.
Graafikaprotsessorit kasutades suudab teadlaste DNN töödelda neli sekundit kõhu EKG salvestusi umbes ühe sekundiga.
DNN-i ja loote EKG tulevik
Erinevalt teistest signaalimüra vähendamise meetoditest, mis nõuavad EKG referentsmodaalsust (südame elektrilist aktiivsust näitavad P, Q, R, S ja T lainekujud), mitme kanaliga EKG-d või mõlemat, nõuab teadlaste meetod ainult ühte kanalit, st. Saab. See mitte ainult ei paranda ema mugavust EKG võtmise ajal, vaid nõuab ka vähem ressursse ja vähem aega rakendamiseks võrreldes traditsiooniliste EKG salvestamise ja signaali eraldamise meetoditega.
Teadlased leidsid ka, et nende meetod säilitas loote EKG signaalide kuju ja struktuuri paremini võrreldes teiste meetoditega -- kõik viis lainekuju olid hästi säilinud, võimaldades tuvastada ja diagnoosida loote kõrvalekaldeid.
"Selle uuringu peamine tulemus on DNN-ide kasutamise tõhusus loote EKG signaalide tõhusaks eraldamiseks ühe kanaliga kõhuõõne salvestustest," ütles Rasti-Meymandi Physical Worldile. "Töötame praegu keerukamate algoritmide kallal, et veelgi parandada südame löögisageduse ekstraheerimise täpsust."
Meeskond tegeleb ka viisidega, kuidas DNN-e nutitelefonides reaalajas rakendada.
Nende lähenemisviisi piirangud hõlmavad potentsiaalset liigset sõltuvust koolitusandmestikust, eriti nõrkade loote EKG signaalide korral, ja vigade levikut esimesest alamvõrgust teise.
