پیش آگهی اپیزودهای افت فشار خون حاد با استفاده از ویژگی های فیزیولوژیکی و آشوبناک
محل انتشار: نشریه ی مهندسی پزشکی زیستی، دوره: 7، شماره: 2
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 26
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJBM-7-2_007
تاریخ نمایه سازی: 20 اسفند 1404
چکیده مقاله:
اپیزودهای افت فشار خون حاد یکی از اختلالات همودینامیکی رایج در طیف گسترد های از بیماران است. متاسفانه نرخ تلفات در بین بیماران مبتلا به این اختلال بسیار بالا می باشد. عوامل مختلفی در وقوع این اختلال فیزیولوژیک موثر هستند که هر کدام داری منشا متفاوت می باشند. پیش آگهی اپیزودهای افت فشار خون حاد کمک شایانی به درمان مناسب و کاهش تلفات این بیماران خواهد نمود. با پی شآگهی این اختلال فیزیولوژیکی، پزشکان قادر خواهند بود علت وقوع این اختلال را با استفاده از بررس یهای بالینی مختلف دریافته و درمان مناسبی بر اساس عامل وقوع آن، انتخاب کنند. در این پژوهش به منظور پیش آگهی اپیزودهای افت فشار خون حاد در بازه یک ساعت آینده، دو نوع ویژگی آماری از پارامترهای همودینامیکی و ویژگی های آشوبناک از سری های زمانی فیزیولوژیکی موجود در بازه دو ساعتی منتهی به به ابتدای بازه پیش بینی، استخراج گردید. سپس ویژگی های برگزیده با استفاده از الگوریتم ژنتیک، توسط ماشین بردار پشتیبان طبقه بندی شدند. دقت پیش آگهی برای ویژگ یهای آماری پارامترهای فیزیولوژیکی ۵/۸۷ درصد و برای ویژگی های آشوبی ۸۵ درصد حاصل گردید. در ادامه به منظور استفاده از جنبههای مختلف اطلاعات موجود در دو دسته ویژگی و بهبود دقت پیش آگهی، فرآیند انتخاب ویژگی به صورت همزمان برای هر دو دسته ویژگی استخراج شده، اعمال گردید و بهترین ترکیب از میان هر دو دسته ویژگی انتخاب شد. دقت پیش آگهی برای دسته ویژگی تلفیقی بهینه، ۹۵ درصد حاصل شد که در مقایسه با نتایج مطالعات پیشین بر روی مجموعه داده مشابه، بهبود قابل توجهی حاصل گردید.
کلیدواژه ها:
اپیزودهای افت فشار خون حاد ، پیش آگهی ، ویژگی های فیزیولوژیکی ، ویژگی های آشوبناک ، انتخاب ویژگی ، الگوریتم ژنتیک
نویسندگان
امین جانقربانی
دانشجوی دکتری مهندسی پزشکی، گروه بیوالکتریک، دانشکده مهندسی پزشکی، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران
محمدحسن مرادی
استاد، گروه بیوالکتریک، دانشکده مهندسی پزشکی، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران
عبدالله آراسته
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی پزشکی گروه بیوالکتریک، دانشکده مهندسی پزشکی ، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :