मशीन लर्निंग से दिल के दोष मिलते हैं

टीम ने 11 दान किए गए मानव दिलों पर अपने दृष्टिकोण का परीक्षण किया और वायुसेना ड्राइवरों को 81% तक की सटीकता के साथ स्थित किया।

मल्टी-इलेक्ट्रोड मैपिंग (एमईएम) एक तकनीक है जिसे एक ऑपरेशन के दौरान लागू किया जा सकता है, जिसमें इलेक्ट्रोड की एक सरणी को विद्युत गतिविधि को मापने के लिए ऊतक के खिलाफ दबाया जाता है। लेकिन वायुसेना ड्राइवरों ने इस तकनीक का उपयोग करके पर्याप्त विश्वसनीयता या सटीकता के साथ पता लगाना मुश्किल साबित कर दिया है - जैसा कि लक्ष्य दिल के ऊतकों से वायुसेना चालक को दूर भगाना है - जिसे लक्षित पृथक्करण कहा जाता है।

एक तकनीक है जो वायुसेना ड्राइवरों को सटीक रूप से पता लगा सकती है, जिसे उप-सतह निकट अवरक्त ऑप्टिकल मैपिंग (एनआईओएम) कहा जाता है, जिसका रिज़ॉल्यूशन 0.3 मिमी है, लेकिन यह इतना आक्रामक है कि इसे किसी ऑपरेशन के दौरान किसी के अंदर इस्तेमाल नहीं किया जा सकता है।

टीम ने खुद को सवाल खड़ा किया: दान के दिलों से इकट्ठा किए गए मेम और एनआईओएम डेटा को केवल एमईएम डेटा का उपयोग करके एएफ ड्राइवरों का सटीक पता लगाने के लिए एक मशीन को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है।

और इस प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट स्टडी के नतीजे - कि 81% मामलों में अकेले एमईएम डेटा पर्याप्त सटीकता के साथ पृथक करने में सक्षम होगा - आशाजनक हैं।

मॉस्को के स्कोलोवो इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी के पीएचडी छात्र अलेक्जेंडर ज़ोलोटारेव ने इलेक्ट्रॉनिक्स वीकली को बताया, "प्रशिक्षित एमएल मॉडल एमई पर वायुसेना ड्राइवरों को पिन कर सकता है। इसका मतलब है कि इसे क्लिनिक में इस्तेमाल किया जा सकता है।"

साथी शोधकर्ता दिमित्री डायलोव ने कहा, "11 मानव दिलों से रिकॉर्डिंग का डेटा सेट अमूल्य और बहुत छोटा है।" "हमें पता चला कि नैदानिक ​​अनुवाद के लिए प्रतिनिधि नमूने के लिए बहुत बड़े नमूने के आकार की आवश्यकता होगी।"

मेम माप के लिए, दो 8 x 8 इलेक्ट्रोड सरणियों की कोशिश की गई, 3 मिमी पिच के साथ एक और 9 मिमी के साथ एक, जबकि कैमरों ने NIOM को लागू करने के लिए देखा (आरेख देखें)।

2019 हार्ट रिदम सोसायटी सम्मेलन में टीम

प्रशिक्षण और उपयोग में, इलेक्ट्रोड से संकेतों को फूरियर को आवृत्ति डोमेन में बदल दिया गया था, फिर आवृत्ति चोटियों की ऊंचाइयों और पदों को सीखने या तात्कालिकता के लिए डेटा में संसाधित किया गया था।

3 मिमी सरणी ने अधिक उपयोगी परिणाम दिए, लेकिन दोनों के फायदे थे।

"सामान्य एमएल मॉडल दोनों मेम सरणियों से डेटा को जोड़ती है," ज़ोलोटेरेव ने कहा। "लेकिन मानचित्रण के दौरान केवल एक सरणियों का उपयोग किया जा सकता है, उन्हें एक साथ लागू नहीं किया जा सकता है।"

F ऑप्टिकल मैपिंग-वैरिफाइड मशीन लर्निंग मल्टी-इलेक्ट्रोड मैपिंग द्वारा आलिंद फ़िब्रिलेशन चालक का पता लगाने में सुधार करता है journal एएचए जर्नल सर्कुलेशन: अर्रैथिया और इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी में विस्तार से काम का वर्णन करता है। केवल एक सार स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है।

स्कोलोवो इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी ने ओहियो स्टेट यूनिवर्सिटी वेक्सनर मेडिकल सेंटर और रूसी सेंटर ऑफ कम्प्यूटेशनल और डेटा-गहन विज्ञान और इंजीनियरिंग के साथ काम किया।

आरेख क्रेडिट: पावेल ओडिनेव स्कोलटेक
फोटो क्रेडिट: फेडोरोव लैब ओहियो स्टेट