Температурата на лицето може да предскаже сърдечно заболяване с по-голяма точност от сегашните методи
Последно прегледани: 14.06.2024
Цялото съдържание на iLive е медицински прегледано или е проверено, за да се гарантира възможно най-голяма точност.
Имаме строги насоки за снабдяване и само свързваме реномирани медийни сайтове, академични изследователски институции и, когато е възможно, медицински проучвания, които се разглеждат от специалисти. Имайте предвид, че номерата в скоби ([1], [2] и т.н.) са линкове към тези проучвания.
Ако смятате, че някое от съдържанието ни е неточно, остаряло или под съмнение, моля, изберете го и натиснете Ctrl + Enter.
В скорошно проучване, публикувано в BMJ Health & Care Informatics, изследователите оцениха осъществимостта на използването на лицева инфрачервена термография (IRT) за прогнозиране на коронарна артериална болест (CHD).
ИБС е една от водещите причини за смърт и има значително глобално бреме. Точната диагноза на CAD е важна за грижите и лечението. Понастоящем се използват инструменти за оценка на вероятността преди теста (PTP) за определяне на вероятността от CAD при пациенти. Тези инструменти обаче имат проблеми със субективността, ограничената гъвкавост и умерената точност.
Въпреки че допълнителните сърдечно-съдови изследвания (броене на коронарен калций и електрокардиография) или сложни клинични модели, интегриращи допълнителни лабораторни маркери и рискови фактори, могат да подобрят оценките на вероятността, съществуват опасения, свързани с ефективността на времето, сложността на процедурите и ограничената наличност. p>
IRT, безконтактна технология за откриване на температурата на повърхността, е обещаваща за оценка на заболяването. Той може да открие възпаление и ненормална циркулация чрез температурните модели на кожата. Изследванията показват връзки между информацията за IRT и атеросклеротичните сърдечно-съдови заболявания и свързаните с тях състояния.
В това проучване изследователите оцениха осъществимостта на използването на данни за лицева IRT температура за прогнозиране на CAD. В проучването са включени възрастни, подложени на коронарна КТ ангиография (CCTA) или инвазивна коронарна ангиография (ICA). Обучен персонал получи необработените данни и проведе IRT проучването пред CCTA или ICA.
Електронните медицински досиета бяха използвани за получаване на допълнителна информация, включително биохимични изследвания на кръвта, клинична история, рискови фактори и резултати от скрининг на ИБС. Едно IRT изображение на участник беше избрано за анализ и обработено (унифицирано преоразмеряване, преобразуване в сивата скала и изрязване на фона).
Екипът разработи IRT модел на изображение, използвайки усъвършенстван алгоритъм за дълбоко обучение. Бяха разработени два модела за сравнение: единият беше PTP (клинична базова линия) модел, който включваше възрастта, пола и характеристиките на симптомите на пациентите, а другият беше хибрид, съчетаващ както IRT информация, така и клинична информация от IRT и PTP моделите, съответно.
Бяха извършени няколко интерпретативни анализа, включително експерименти за оклузия, визуализация на карта на екскреция, анализи на доза-отговор и прогнозиране на сурогатен етикет на CAD. В допълнение, различни таблични IRT характеристики бяха извлечени от IRT изображението, класифицирани на ниво цялото лице и региона на интерес (ROI).
Като цяло, извлечените характеристики бяха класифицирани като характеристики на текстура от първи ред, текстура от втори ред, температура и фрактален анализ. Алгоритъмът XGBoost интегрира тези извлечени характеристики и оцени тяхната прогнозна стойност за CAD. Изследователите оцениха ефективността, използвайки всички характеристики и само температурните характеристики.
Общо 893 възрастни, подложени на CCTA или ICA, бяха оценени между септември 2021 г. И февруари 2023 г. От тях бяха включени 460 участници на средна възраст 58,4 години; 27,4% са жени, а 70% са имали CAD. Пациентите с CAD имат по-висока възраст и разпространение на рисковите фактори в сравнение с пациентите без CAD. Моделът на изображение IRT значително превъзхожда модела PTP.
Въпреки това, производителността на хибридните и IRT моделите за изображения не се различава значително. Използването само на температурни характеристики или на всички извлечени характеристики има превъзходна прогнозна производителност, която е в съответствие с IRT модела за изображения. На нивото на цялото лице най-голямо влияние оказа общата температурна разлика отляво надясно, докато на ниво ROI най-голямо влияние имаше средната температура на лявата челюст.
Бяха наблюдавани различни нива на влошаване на производителността за IRT образния модел, когато различни ROI бяха закрити. Оклузията на областта на горната и долната устна имаше най-голямо въздействие. В допълнение, IRT образният модел се представи добре при прогнозиране на сурогатни маркери, свързани с CAD, като хиперлипидемия, тютюнопушене, индекс на телесна маса, гликиран хемоглобин и възпаление.
Проучването демонстрира осъществимостта на използване на данни за IRT температура на лицето за прогнозиране на CAD. Моделът за изображения IRT превъзхожда препоръчания от ръководството PTP модел, подчертавайки неговия потенциал при оценката на CAD. Освен това, включването на клинична информация в IRT образния модел не осигури допълнителни подобрения, което предполага, че извлечената IRT информация вече съдържа важна информация, свързана с CAD.
Освен това, прогнозната стойност на IRT модела беше потвърдена с помощта на интерпретируеми таблични IRT характеристики, които бяха относително съвместими с IRT модела на изображението. Тези характеристики също предоставиха информация за важни аспекти за прогнозиране на CAD, като симетрия на температурата на лицето и неравномерно разпределение. Необходими са допълнителни проучвания с по-големи проби и различни популации за валидиране.