Ефективність застосування комп’ютерної томографії та сучасних інформаційних технологій у виявленні структурних змін серця при гострій формі COVID-19

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГончарук, Максим Олександрович
dc.contributor.authorНастенко, Євген Арнольдович
dc.contributor.authorЛинник, Микола Іванович
dc.date.accessioned2024-11-14T11:41:15Z
dc.date.available2024-11-14T11:41:15Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractЗа допомогою комп’ютерної томографії та сучасних методів інформаційних технологій можливо оцінити не тільки стан ураження легень, а й визначити зміни в серці, які непомітні неозброєним оком безпосередньо під час КТдіагностики. Основною метою даного дослідження є аналіз структурних змін в серці, пов’язаних із гострим перебігом COVID-19. Отримані результати можуть бути приводом для призначення специфічних кардіологічних обстежень та лікувальних заходів. Використано відкритий датасет COVID-CT-MD та дані КТ обстежень, виконаних в Національному інститут фтизіатрії і пульмонології імені Ф.Г. Яновського НАМН України і Національного інституту серцево-судинної хірургії імені М.М. Амосова НАМН України. Спостереження були розділені на два класи: 1- особи, які не хворіли на COVID-19 та 2 – особи із гострою формою COVID19. В результаті розмітки КТ-серій і виключення обстежень із явними візуальними артефактами залишено 167 і 68 випадків(пацієнтів) COVID-19 і норми відповідно. Для балансування класів застосовано метод андерсемплінгу. Даний метод скоротив кількість випадків до 68 для кожного з класів. Для оцінки структурних змін в серці застосовано текстурну матрицю суміжності градацій сірого (GLCM) і ансамблеві (Random Forest, LightGBM, XGBoost) та класичні (SVM) класифікатори. Загальну вибірку розділено на тренувальну та валідаційну з частками 70% та 30% відповідно. Розроблено оригінальний алгоритм відбору інформативних ознак з GLCM, який включає відбір найбільш повторюваних відтінків сірого та їх комбінацій у сусідніх точках зображення у двох класах. Якість класифікації оцінено за наступними критеріями: точність, чутливість, специфічність та F-міра. Найкращий результат продемонстрував метод SVM з точністю 63% та F-мірою у 63% на тестовій вибірці. Встановлено, що специфічні структурні зміни в серці при COVID-19 можуть бути виявлені за даними КТ із застосуванням сучасних інформаційних технологій.
dc.description.abstractotherUsing computed tomography (CT) and advanced information technology methods, it is possible to assess not only the condition of lung damage but also to detect changes in the heart that are invisible to the naked eye during CT diagnostics. The main goal of this study is to analyze structural changes in the heart associated with the acute course of COVID-19. The results obtained may provide a basis for prescribing specific cardiological examinations and therapeutic measures. The open dataset COVID-CT-MD and data from CT examinations collected at the National Institute of Phthisiatry and Pulmonology named after F.G. Yanovsky and the National Institute of Cardiovascular Surgery named after M.M. Amosov National Academy of Sciences of Ukraine were used during this study. Observations were divided into two classes: 1 - persons who did not have COVID-19 and 2 - persons with an acute form of COVID-19. As a result of marking the CT series and excluding examinations with obvious visual artifacts, there were remained 167 and 68 cases (patients) of COVID-19 and the norm, respectively. The undersampling method was used to balance the classes. This method reduced the number of cases to 68 for each of the classes. To assess the structural changes in the heart, the gray level co-occurrence matrix (GLCM), ensemble (Random Forest, LightGBM, XGBoost) and classical (SVM) classifiers were used. The total sample is divided into training and validation with ratio of 70% and 30%, respectively. In the course of the work, a proprietary algorithm for selecting informative features from the GLCM matrix was developed. It includes the selection of the most repeated shades of gray and their combinations in neighboring points of the image. The quality of the classification was evaluated according to the following criteria: accuracy, sensitivity, specificity and F-measure. The best result was demonstrated by the SVM method with an accuracy of 63% and an F-measure of 63% on the test sample. It has been established that specific structural changes in the heart with COVID-19 can be detected usingCT data using modern information technologies.
dc.format.pagerangeС.47-53
dc.identifier.citationГончарук, М. О. Ефективність застосування комп’ютерної томографії та сучасних інформаційних технологій у виявленні структурних змін серця при гострій формі COVID-19 / Гончарук Максим Олександрович, Настенко Євген Арнольдович, Линник Микола Іванович // Біомедична інженерія і технологія. – 2024. – № 14. – С. 47-53. – Бібліогр.: 13 назв.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70590
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.sourceБіомедична інженерія і технологія, № 14, 2024
dc.subjectCOVID-19
dc.subjectкомп’ютерна томографія
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectрадіометрія
dc.subjectсерце
dc.subjectcomputed tomography
dc.subjectcomputer vision
dc.subjectCOVID-19
dc.subjectheart
dc.subjectmachine learning
dc.subjectradiometry
dc.subject.udc004.93
dc.titleЕфективність застосування комп’ютерної томографії та сучасних інформаційних технологій у виявленні структурних змін серця при гострій формі COVID-19
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
47-53.pdf
Розмір:
389.89 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Біомедична інженерія і технологія, № 14