Klasterizácia príznakov časových radov vnútrolebečného tlaku pre odhad alarmovej funkcie pri traumatických zraneniach mozgu
4. 12. 2022 | videné 189-krát
Pri monitorovaní pacientov s vážnym úrazom hlavy sa v klinickej praxi používa metóda tzv. kritickej hodnoty časového priebehu vnútrolebečného tlaku (VLT ). Prekročenie tohto prahu sa vyhodnocuje ako alarmová situácia, na základe ktorej zdravotnícky personál spustí núdzový postup (protokol) na záchranu života pacienta. V archivovaných záznamoch VLT mnohých monitorovaných pacientov je však skrytá oveľa bohatšia informácia. Na základe známych VLT kriviek pre preživších a nepreživších pacientov sme navrhli nový prístup na monitorovanie stavu hospitalizovaných pacientov, pri ktorom sa retrospektívne berie do úvahy správanie časových záznamov VLT oboch týchto typov pacientov. Pre časové rady VLT sme navrhli niekoľko globálnych a lokálnych príznakov, ktoré tvorili príznakové vektory v n-rozmernom vektorovom priestore. Pomocou prístupu hierarchického Gaussovho zmiešaného n-rozmerného modelu sme navrhli zhlukovanie (klasterizáciu) tohto priestoru. Na základe aposteriórnych pravdepodobností zhlukov boli navrhnuté tri nové alarmové funkcie, ktorých optimálne prahy sme hľadali využitím ROC (Receiver Operating Characteristic) prístupu a novej miery efektívnosti. Krížová validácia (cross-validation) ukázala potenciál nových alarmových funkcií ako užitočného doplnkového nástroja k základnej metóde kritického prahu VLT . Navrhnutý postup môže prispieť k odhaleniu nastupujúceho kritického stavu pacienta ešte predtým, než VLT prekročí kritickú hodnotu. Ako vidieť na obrázku, v prípade optimálnej alarmovej funkcie (C) nastáva indikácia kritického stavu približne o 10 hodín skôr ako pri konvenčnom porovnávaní VLT s prahom 20 mmHg. Pri celkovej analýze záznamu ďalej zisťujeme, že nová optimálna alarmová funkcia indikuje kritický stav permanentne. V porovnaní s konvenčným alarmom sa ukazuje, že konvenčný alarm indikuje zvýšené nebezpečenstvo len asi v dvoch tretinách týchto prípadov. Problémy falošných alarmov, ktoré môžu nastať v oboch prístupoch, sa v prípade novej alarmovej funkcie riešia práve pomocou hľadania jej optimálneho prahu s využitím analýzy ROC. Spolupráca s TU Viedeň (prof. Dr. Med. Walter Mauritz) a Trnavskou univerzitou (prof. I. Rusnák).
Ústav merania SAV
Riešitelia: Michal Teplan, Ivan Bajla, Roman Rosipal
Projekty: VEGA 2/0043/13, VEGA 2/0138/16, VEGA 2/0011/16, MZ 2013/56-SA V-6, AP VV- 0668-12, AP VV-14-0875.
- TEPLAN , M. – BAJLA , I. – ROSIPAL , R. – RUSNÁK , M.: Feature clustering of intracranial pressure time series for alarm function estimation in traumatic brain injury. Physiological Measurement, 2017, 38, s.2015–2043. (CC časopis, IF=2,058)
- TEPLAN , M. – BAJLA , I. – ROSIPAL , R. – RUSNÁK , M.: Feature clustering of intracranial pressure time series for alarm function estimation in traumatic brain injury. Electronic supplement tlačeného článku ad 1, 11 s.:http://iopscience.iop.org/0967-3334/38/11/2015/media/aa8a51_Teplan_Supp.pdf
- BAJLA , I. – ŠKO VIERA , R. – TEPLAN , M. : An alternative of the sliding window approach in time series clustering of intracranial pressure for patients with traumatic brain injury, In: J.Maňka, M. Tyšler, V. Witkovský, I. Frollo, (eds), MEAS UREMENT 2017, Proc. of the 11th Int. Conf. on Measurement, Smolenice, Slovakia, May 29-31, 2017, s.47-50. Institute of Measurement Science, Slovak Academy of Sciences, Bratislava, ISBN 978–80–972629–0–7.
- VALENTÍN , K. – BAJLA , I. – TEPLAN , M.: Prediction of intracranial pressure values of traumatic brain injured patients using Hierarchical Temporal Memory network. In: J. Maňka, M. Tyšler, V. Witkovský, I. Frollo, (eds), MEAS UREMENT 2015, Proc. of the 10th Int. Conf. on Measurement, Smolenice, Slovakia, May 25-28, 2015, s.59-62. Institute of Measurement Science, Slovak Academy of Sciences, Bratislava, ISBN 978–80–969672–9–2.
- TEPLAN , M. – BAJLA , I. – ROSIPAL , R. – RUSNÁK , M.: Intracranial pressure of patients after severe traumatic brain injury: a pilot study for lethality estimation from time series, Proceedings from 6th International Conference on Biomedical Engineering YBERC , Bratislava, Slovakia, July 2-4, 2014, 89-92, ISBN 978–80–971697–0–1.