Teplota tváre môže predpovedať ochorenie srdca s väčšou presnosťou ako súčasné metódy
Posledná kontrola: 14.06.2024
Všetok obsah iLive je lekársky kontrolovaný alebo kontrolovaný, aby sa zabezpečila čo najväčšia presnosť faktov.
Máme prísne smernice týkajúce sa získavania zdrojov a len odkaz na seriózne mediálne stránky, akademické výskumné inštitúcie a vždy, keď je to možné, na lekársky partnerské štúdie. Všimnite si, že čísla v zátvorkách ([1], [2] atď.) Sú odkazmi na kliknutia na tieto štúdie.
Ak máte pocit, že niektorý z našich obsahov je nepresný, neaktuálny alebo inak sporný, vyberte ho a stlačte kláves Ctrl + Enter.
V nedávnej štúdii publikovanej v BMJ Health & Informatika starostlivosti, výskumníci zhodnotili uskutočniteľnosť použitia infračervenej termografie tváre (IRT) na predpovedanie ochorenia koronárnych artérií (CHD).
IHD je jednou z hlavných príčin smrti a má významnú globálnu záťaž. Presná diagnóza CAD je dôležitá pre starostlivosť a liečbu. V súčasnosti sa na určenie pravdepodobnosti CAD u pacientov používajú nástroje hodnotenia pravdepodobnosti pred testom (PTP). Tieto nástroje však majú problémy so subjektivitou, obmedzenou všestrannosťou a strednou presnosťou.
Aj keď dodatočné kardiovaskulárne testovanie (počet koronárnych vápnikov a elektrokardiografia) alebo sofistikované klinické modely integrujúce ďalšie laboratórne markery a rizikové faktory môžu zlepšiť odhady pravdepodobnosti, existujú obavy týkajúce sa časovej efektívnosti, zložitosti postupu a obmedzenej dostupnosti. p>
IRT, bezkontaktná technológia detekcie povrchovej teploty, je sľubná pre hodnotenie chorôb. Dokáže odhaliť zápal a abnormálnu cirkuláciu prostredníctvom teplotných vzorcov kože. Výskum ukazuje súvislosti medzi informáciou IRT a aterosklerotickým kardiovaskulárnym ochorením a súvisiacimi stavmi.
V tejto štúdii výskumníci hodnotili uskutočniteľnosť použitia údajov o teplote tváre IRT na predpovedanie CAD. Do štúdie boli zaradení dospelí podstupujúci koronárnu CT angiografiu (CCTA) alebo invazívnu koronárnu angiografiu (ICA). Vyškolený personál získal prvotné údaje a vykonal prieskum IRT pred CCTA alebo ICA.
Elektronické lekárske záznamy sa použili na získanie ďalších informácií vrátane biochemických vlastností krvi, klinickej anamnézy, rizikových faktorov a výsledkov skríningu CHD. Na analýzu a spracovanie (jednotná zmena veľkosti, konverzia v odtieňoch sivej a orezanie pozadia) sa vybral jeden IRT obrázok na účastníka.
Tím vyvinul obrazový model IRT pomocou pokročilého algoritmu hlbokého učenia. Na porovnanie boli vyvinuté dva modely: jeden bol model PTP (klinická základná línia), ktorý zahŕňal vek, pohlavie a charakteristiky symptómov pacientov, a druhý bol hybrid, ktorý kombinoval informácie IRT a klinické informácie z modelov IRT a PTP..
Uskutočnilo sa niekoľko interpretačných analýz, vrátane experimentov s oklúziou, vizualizácie mapy vylučovania, analýz reakcie na dávku a predikcie náhradného označenia CAD. Okrem toho boli zo snímky IRT extrahované rôzne tabuľkové prvky IRT, klasifikované na úrovni celej tváre a oblasti záujmu (ROI).
Celkovo boli extrahované prvky rozdelené do funkcií textúry prvého rádu, textúry druhého rádu, teploty a funkcií fraktálnej analýzy. Algoritmus XGBoost integroval tieto extrahované funkcie a vyhodnotil ich prediktívnu hodnotu pre CAD. Výskumníci hodnotili výkon pomocou všetkých charakteristík a iba teplotných charakteristík.
V období od septembra 2021 do februára 2023 bolo hodnotených celkovo 893 dospelých, ktorí podstúpili CCTA alebo ICA. Z nich bolo zahrnutých 460 účastníkov s priemerným vekom 58,4 roka; 27,4 % boli ženy a 70 % malo CAD. Pacienti s CAD mali vyšší vek a prevalenciu rizikových faktorov v porovnaní s pacientmi bez CAD. Obrazový model IRT výrazne prekonal model PTP.
Výkon hybridných a IRT zobrazovacích modelov sa však výrazne nelíšil. Použitie iba teplotných funkcií alebo všetkých extrahovaných funkcií malo vynikajúci prediktívny výkon, ktorý bol v súlade so zobrazovacím modelom IRT. Na úrovni celej tváre mal najväčší vplyv celkový teplotný rozdiel zľava doprava, zatiaľ čo na úrovni ROI mala najväčší vplyv priemerná teplota ľavej čeľuste.
V prípade modelu obrazu IRT boli pozorované rôzne úrovne zníženia výkonu, keď boli okludované rôzne oblasti záujmu. Najväčší vplyv mala oklúzia oblasti hornej a dolnej pery. Okrem toho zobrazovací model IRT fungoval dobre pri predpovedaní náhradných markerov spojených s CAD, ako je hyperlipidémia, fajčenie, index telesnej hmotnosti, glykovaný hemoglobín a zápal.
Štúdia preukázala uskutočniteľnosť použitia údajov o teplote IRT tváre na predpovedanie CAD. Zobrazovací model IRT prekonal štandardne odporúčaný PTP model a zdôraznil jeho potenciál pri hodnotení CAD. Okrem toho začlenenie klinických informácií do obrazového modelu IRT neprinieslo ďalšie vylepšenia, čo naznačuje, že extrahované informácie IRT už obsahovali dôležité informácie súvisiace s CAD.
Okrem toho bola prediktívna hodnota modelu IRT potvrdená pomocou interpretovateľných tabuľkových funkcií IRT, ktoré boli relatívne konzistentné s obrazovým modelom IRT. Tieto charakteristiky tiež poskytli informácie o dôležitých aspektoch predpovedania CAD, ako je symetria teploty tváre a nerovnomerné rozloženie. Na overenie sú potrebné ďalšie štúdie s väčšími vzorkami a rôznymi populáciami.