Icma.az bildirir, Xalq qazeti portalına istinadən.
Valensiya Politexnik Universitetinin tədqiqatçıları bədən səthindən qeydə alınan elektrik siqnalları əsasında ürəyin qulaqcıq toxumasında zədələnmiş sahələrin yerini və yayılma dərəcəsini müəyyənləşdirə bilən süni intellekt modeli hazırlayıblar.
Eksperimentlər zamanı model zədələnmiş sahənin yerini 89 faiz, zədələnmənin yayılma dərəcəsini isə 84 faiz dəqiqliklə müəyyən edib.
İnformasiya və Kommunikasiya Texnologiyaları İnstitutunun (ITACA) COR tədqiqat qrupunun araşdırması Discover Computing jurnalında dərc olunub. Alimlər təhlil zamanı müxtəlif məlumat nöqtələri arasındakı əlaqələri nəzərə almağa imkan verən qraf neyron şəbəkəsindən (Graph Neural Network) istifadə ediblər.
Tədqiqat qulaqcıq kardiyomiyopatiyasına, yəni ürəyin qulaqcıq toxumasında elektrik və struktur dəyişikliklərinin, o cümlədən fibrozun yaranmasına həsr olunub. Bu dəyişikliklər geniş yayılmış ürək ritm pozuntularından biri olan qulaqcıq fibrillasiyasının yaranması və inkişafı ilə əlaqələndirilir.
Hazırda qulaqcıq toxumasının vəziyyətini qiymətləndirmək üçün ürəkdaxili invaziv elektrokardioqrafik xəritələmə və maqnit-rezonans tomoqrafiyasının (MRT) bəzi üsullarından istifadə olunur. Tədqiqatçıların təklif etdiyi yanaşma isə bədən səthindəki elektrik potensiallarının xəritələndirilməsinə əsaslanır.
Bu üsulda gövdəyə yerləşdirilən elektrodlar ürəyin elektrik aktivliyini qeydə alır. Daha sonra süni intellekt əldə olunan siqnalların məkanda paylanmasını və zamanla dəyişməsini təhlil edərək zədələnmiş toxumanın mümkün yerini müəyyənləşdirir.
Modelin hazırlanması və sınaqdan keçirilməsi üçün qulaqcıqların və gövdənin müxtəlif anatomik modelləri əsasında 14 400 simulyasiya edilmiş qeyd yaradılıb. 128 elektroddan istifadə edildikdə sistem zədələnmiş toxumanın yerini halların 89 faizində düzgün müəyyənləşdirib. Həssaslıq 89, spesifiklik isə 90 faiz təşkil edib.
Model, həmçinin toxuma zədələnməsinin yayılma dərəcəsini qiymətləndirmək qabiliyyətini nümayiş etdirib. Bu göstəricinin müəyyənləşdirilməsində ümumi dəqiqlik 84 faizə çatıb. Elektrik siqnalının keyfiyyəti aşağı düşdükdə belə sistemin nəticələrinin nisbətən sabit qalması onun kənar küy və digər maneələrə müəyyən davamlılıq göstərdiyini ortaya qoyub.
Tədqiqatçıların diqqət çəkdiyi məqamlardan biri də modelin təlim zamanı istifadə olunmayan anatomik variantlarda da işləkliyini qorumasıdır. Eyni zamanda, təlim məlumatlarında qulaqcıq və gövdə modellərinin müxtəlifliyinin artırılması təsnifat nəticələrinin yaxşılaşmasına imkan verib.
Bununla belə, tədqiqat hələlik konsepsiyanın sübutu (proof of concept) mərhələsindədir. Araşdırmada istifadə olunan bütün məlumatlar kompüter modelləşdirməsi əsasında əldə edildiyindən nəticələr metodun real pasiyentlər üzərində effektivliyini hələ təsdiqləmir.
Növbəti mərhələdə sistemin real klinik məlumatlar və pasiyentlərdən əldə olunan elektrik siqnalları əsasında sınaqdan keçirilməsi nəzərdə tutulur.
Hazırladı:
S.ELAY
XQ