Простой и недорогой метод выявления дисфункции клапана.

Стеноз аортального клапана возникает, когда аортальный клапан сужается, ограничивая поток крови от сердца через артерию и ко всему телу. В тяжелых случаях это может привести к сердечной недостаточности. Выявление этого состояния может быть затруднено в отдаленных районах, поскольку для этого требуются сложные технологии, а диагностика на ранних стадиях затруднена.

в Журнал прикладной физикииздательство AIP Publishing, исследователи из Университета Кералы, Индия, и Университета Нова-Горицы, Словения, разработали метод выявления дисфункции клапана с помощью сложного сетевого анализа, который является точным, простым в использовании и недорогим.

Многие сельские поликлиники не имеют необходимой техники для анализа подобных заболеваний. Для нашей методики нам нужен только стетоскоп и компьютер».

М.С. Свапна, автор, Университет Новой Горицы и Университет Кералы

Диагностический инструмент работает на основе звуков, издаваемых сердцем. Орган издает «лабовый» шум, закрывая митральный и трехстворчатый клапаны, делает паузу, когда происходит расслабление желудочков и наполняется кровью, затем издает второй шум, «дуб», когда закрываются аортальный и легочный клапаны.

Свапна и ее команда использовали данные о звуках сердца, собранные в течение 10 минут, для создания графика или сложной сети связанных точек. Данные были разбиты на разделы, и каждая часть была представлена ​​узлом или отдельной точкой на графике. Если звук в этой части данных был подобен другому разделу, между двумя узлами рисовалась линия или граница.

В здоровом сердце график показал два отдельных кластера точек со многими несоединенными узлами. Напротив, сердце с аортальным стенозом содержало гораздо больше корреляций и ребер.

«В случае стеноза аорты между звуковыми сигналами lub и dub нет разделения», — сказал Свапна.

Исследователи использовали машинное обучение для изучения графиков и выявления людей с заболеванием и без него, достигнув точности классификации 100%. Их метод учитывает корреляцию каждой рассматриваемой точки, что делает его более точным, чем другие, которые учитывают только силу сигнала, и делает это менее чем за 10 минут. Таким образом, это может быть полезно для ранней диагностики.

До сих пор метод тестировался только на данных, а не в клинических условиях. Авторы разрабатывают мобильное приложение, к которому можно было бы получить доступ по всему миру. Их метод также может быть использован для диагностики других состояний.

«Предложенный метод можно распространить на любой тип звуковых сигналов сердца, звуковых сигналов легких или звуковых сигналов кашля», — сказал Свапна.