Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Sàng lọc tự động suy tim sung huyết bằng cách sử dụng phân tích chế độ biến thiên và các đặc trưng kết cấu được trích xuất từ hình ảnh siêu âm
Tóm tắt
Tim là một cơ quan cơ bắp quan trọng và làm việc cật lực của cơ thể con người. Sự không khả năng của tim để khôi phục lưu lượng máu bình thường cho toàn bộ cơ thể được gọi là suy tim, điều này dẫn đến các triệu chứng thể hiện suy tim sung huyết (CHF). Sự suy giảm chức năng tâm thu đi kèm với sự giãn nở mãn tính của tâm thất trái được gọi là bệnh cơ tim giãn (DCM). Khám lâm sàng, điện tâm đồ bề mặt (ECG), chụp X-quang ngực, các dấu ấn trong máu và siêu âm tim đóng vai trò quan trọng trong chẩn đoán CHF. Mặc dù ECG thể hiện sự thay đổi kích thước buồng tim, nhưng nó không có dấu hiệu nhạy cảm cho chẩn đoán DCM, trong khi đánh giá siêu âm có thể hiệu quả trong việc phát hiện DCM không triệu chứng. Công trình này đề xuất một phương pháp sàng lọc tự động để phân loại hình ảnh siêu âm bình thường và CHF bị ảnh hưởng do DCM bằng cách sử dụng kỹ thuật phân tích chế độ biến thiên. Các đặc trưng kết cấu được trích xuất từ hình ảnh đã được phân rã chế độ biến thiên. Những đặc trưng này được lựa chọn bằng cách tối ưu hóa đàn chim hạt và được phân loại bằng bộ phân loại vector hỗ trợ với các chức năng nhân khác nhau. Chúng tôi đã xác thực thí nghiệm của mình bằng cách sử dụng 300 hình ảnh siêu âm bốn buồng (150: bình thường, 150: CHF) thu được từ 50 bệnh nhân bình thường và 50 bệnh nhân CHF. Phương pháp mà chúng tôi đề xuất đạt được độ chính xác trung bình tối đa, độ nhạy và độ chuyên biệt lần lượt là 99.33%, 98.66% và 100% với mười đặc trưng. Do đó, hệ thống chẩn đoán được phát triển có thể phát hiện hiệu quả CHF ở giai đoạn đầu bằng cách sử dụng hình ảnh siêu âm và hỗ trợ các bác sĩ trong chẩn đoán.
Từ khóa
#suy tim sung huyết #bệnh cơ tim giãn #phân tích chế độ biến thiên #siêu âm #chẩn đoán tự độngTài liệu tham khảo
Nichols M, Townsend N, Luengo-Fernandez R, Leal J, Gray A, Scarborough P, Rayner M (2012) European cardiovascular disease statistics 2012. Brussels, European Society of Cardiology, Sophia Antipolis, European Heart Network
Mann DL, Zipes DP, Libby P, Bonow RO (2005) Braunwald’s heart disease: a text book of cardiovascular medicine, 10th edn. W.B. Saunders, Philadelphia, p 1
Wenger NK, Abelman WH, Roberts WC, Hurst JW (1990) The heart, arteries and veins, 7th edn. McGraw-Hill, New York
Acharya UR, Kannathal N, Hua LM, Yi LM (2005) Study of heart rate variability signals at sitting and lying postures. J Bodyw Mov Ther 9(2):134–141
Asyali MH (2003) Discrimination power of long-term heart rate variability measures. In: Engineering in medicine and biology society: proceeding of the 25th annual international conference of the IEEE EMBS, Cancum
Isler Y, Kuntalp M (2007) Combining classical HRV indices with wavelet entropy measures improves to performance in diagnosing congestive heart failure. Comput Biol Med 37:1502–1510
Hossen A, Al-Ghunaimi B (2007) A wavelet-based soft decision technique for screening of patients with congestive heart failure. Biomed Signal Process Control 2:135–143
Pecchia L, Melillo P, Sansone M, Bracale M (2011) Discrimination power of short-term heart rate variability measures for CHF assessment. IEEE Trans Inf Technol Biomed 15(1):40–46
Yu S-N, Lee M-Y (2012) Conditional mutual information-based feature selection for congestive heart failure recognition using heart rate variability. Comput Methods Programs Biomed 108(1):299–309
Masetic Z, Subasi A (2016) Congestive heart failure detection using random forest classifier. Comput Methods Programs Biomed 130:54–64
Acharya UR, Fujita H, Sudarshan VK, Oh SL, Muhammad A, Koh JEW, Tan JH, Chua CK, Chua KP, Tan RS (2016) Application of empirical mode decomposition (EMD) for automated identification of congestive heart failure using heart rate signals. Neural Comput Appl. doi:10.1007/s00521-016-2612-1
Pai VB, Nahata MC (2000) Cardiotoxicity of chemotherapeutic agents: incidence treatment and prevention. Drug Saf 22(4):263–302
Feigenbaum H, Armstrong WF, Ryan T (2004) Feigenbaum’s echocardiography, 6th edn. Lippincott, Williams & Wilkins, Philadelphia
Cleland JG, Dargie HJ, Ford I (1987) Mortality in heart failure: clinical variables of prognostic value. Br Heart J 58:572–582
Wenger NK, Abelman WH, Roberts WC, Hurst JW (1990) The heart, arteries and veins, 7th edn. McGraw-Hill, New York, pp 1278–1347
Middlekauff HR, Stevenson WG, Stevenson LW (1991) Prognostic significance of atrial fibrillation in advanced heart failure. A study of 390 patients. Circulation 84:40–48
Williams JF (1995) Guidelines for the evaluation and management of heart failure. Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Task Force on Practice Guidelines (Committee on Evaluation and Management of Heart Failure). J Am Coll Cardiol 26:1376–1398
Solomon SD, Anavekar N, Skali H, McMurray JJV, Swedberg K, Yusuf S, Granger CB, Michelson EL, Wang D, Pocock S, Pfeffer MA (2005) Influence of ejection fraction on cardiovascular outcomes in a broad spectrum of heart failure patients. Circulation 112(24):3738–3744
Zuiderveld K (1994) Contrast limited adaptive histogram equalization, graphic gems IV. Academic Press Professional, San Diego, pp 474–485
Keys R (1981) Cubic convolution interpolation for digital image processing. IEEE Trans Acoust Speech Signal Process 29(6):1153–1160
Dragomiretskiy K, Zosso D (2015) Two dimensional variational mode decomposition. In: 10th international conference, EMMCVPR, pp 197–208
Hestenes MR (1969) Multiplier and gradient methods. J Optim Theory Appl 4(5):303–320
Rockafellar RT (1973) A dual approach to solving nonlinear programming problems by unconstrained optimization. Math Program 5(1):354–373
Bertsekas DP (1982) Constrained optimization and lagrange multiplier methods, vol 1. Academic Press, Boston
Hassanpour H, Samadiani N, Salehi SMM (2015) Using morphological transforms to enhance the contrast of medical images. Egypt J Radiol Nucl Med 46(2):481–489
Haralick RM, Shanmugam K, Dinstein I (1973) Textural features of image classification. IEEE Trans Syst Man Cybern 3(6):610–621
Soh L, Tsatsoulis C (1999) Texture analysis of SAR sea ice imagery using gray level co-occurrence matrices. IEEE Trans Geosci Remote Sens 37(2):780–795
Clausi DA (2002) An analysis of co-occurrence texture statistics as a function of grey level quantization. Can J Remote Sens 28(1):45–62
Acharya UR, Chua KC, Ng EYK, Wei W, Chee C (2008) Application of higher order spectra for the identification of diabetes retinopathy stages. J Med Syst 32(6):481–488
Acharya UR, Dua S, X Du, Chua CK (2011) Automated diagnosis of glaucoma using texture and higher order spectra features. IEEE Trans Inf Technol Biomed 15(3):449–455
Weszka JS, Rosenfield A (1976) An application of texture analysis to material inspection. Pattern Recognit 8(4):195–200
Galloway MM (1975) Texture classification using gray level run length. Comput Graph Image Process 4(2):172–179
Kennedy J, Eberhart R (1995) Particle swarm optimization. Proc IEEE Int Conf Neural Netw 4:1942–1948
Shi Y, Eberhart R (1998) A modified particle swarm optimizer. In: Proceedings of IEEE International CEC, pp 69–73
Kecman V (2001) Learning and soft computing. MIT Press, Cambridge
Salzberg SL (1997) On comparing classifiers: pitfalls to avoid and a recommended approach. Data Min Knowl Discov 1(3):317–328
Lin S-W, Ying K-C, Chen S-C, Lee Z-J (2008) Particle swarm optimization for parameter determination and feature selection of support vector machines. Expert Syst Appl 35:1817–1824
Acharya UR, Sree SV, Krishnan MMR, Molinari F, Saba L, Ho SYS, Ahuja AT, Ho SC, Nicolaides A, Suri JS (2012) Atherosclerotic risk stratification strategy for carotid arteries using texture-based features. Ultrasound Med Biol 38(6):899–915
Acharya UR, Ng EYK, Tan JH, Sree SV, Ng K-H (2012) An integrated index for the identification of diabetic retinopathy stages using texture parameters. J Med Syst 36(3):2011–2020
Raghavendra U, Acharya UR, Fujita H, Gudigar A, Tan JH, Chokkadi S (2016) Application of gabor wavelet and locality sensitive discriminant analysis for automated identification of breast cancer using digitized mammogram images. Appl Soft Comput 46:151–161