Vedendo la foresta e gli alberi rivela problemi di cuore

Maggio 23, 2016 Admin Salute 0 6
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Un'analisi statistica dei dati relativi alla frequenza cardiaca a disposizione del pubblico con tre strumenti di classificazione - Foreste casuali, modelli Logistica Albero e Neural Network - potrebbe portare ad un modo rapido e preciso per diagnosticare problemi di cuore, secondo la ricerca in International Journal of Healthcare elettronico.

"La frequenza cardiaca e variabilità della frequenza cardiaca (HRV) sono misure importanti che riflettono lo stato del sistema cardiovascolare. HRV ha guadagnato importanza nel campo della cardiologia per la rilevazione di anomalie cardiache", spiega C. Vimal e colleghi del PSG College of Technology , in Coimbatore, India.

Vimal e il suo team presso il Dipartimento di Ingegneria Biomedica hanno lavorato con V. Mahesh nel Dipartimento di Information Technology per indagare se o non potrebbe essere possibile individuare più rapidamente i problemi di cuore e possibili indicatori di insufficienza cardiaca imminente più velocemente rispetto alle tecniche attuali .




"Individuazione e classificazione delle malattie cardiache automatizzato può aiutare il medico nella diagnosi rapida di anomalie cardiache," la squadra, spiega, "Il punto di partenza di ogni studio è di solito un elettrocardiogramma (ECG), che registra l'attività elettrica del cuore." L'ECG è uno strumento diagnostico non invasivo di base, ma ampiamente utilizzato.

Purtroppo, l'ECG soffre di un grave inconveniente, dato che il comportamento del cuore può essere incoerente e sintomi della malattia possono presentarsi in qualsiasi momento. Il segnale variabilità della frequenza cardiaca monitorato per un lungo periodo è più in termini di tempo, ma può essere più produttivi nel rilevare anomalie.

"L'analisi dei dati HRV produce diverse caratteristiche che hanno dimostrato di essere un aiuto di più in classifica", spiega il team. La variabilità a breve termine della frequenza cardiaca potrebbe essere visto o modifiche elettriche a bassa e alta frequenza. In effetti, il/alta rapporto di frequenza a bassa frequenza è stato trovato per essere il più influente HRV determinante della morte e potrebbe aiutare a identificare i pazienti a rischio, il team aggiunge.

Il team di origine dati di cuore da diversi database di malattia di cuore sul sito Physionet, un sito dedicato ai dati medici di varie malattie e il loro studio, e trattati i segnali utilizzando tre differenti approcci: casuali Foreste, logistica Modello Albero e Perceptron a più strati di rete neurale - per validare le conclusioni diagnostiche. Il team è stato in grado di ottenere una precisione di classificazione delle 98.17%. "Il sistema convalidato può aiutare i medici nella classificazione delle malattie cardiache", dicono i ricercatori, "Il lavoro futuro sarà volto a studiare le prestazioni del sistema con i dati del paziente in tempo reale dagli ospedali per validare ulteriormente le osservazioni."

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