Investigation of Machine-Learning Techniques for Pulmonary Artery Pressure Estimation from Electrical Impedance Tomography Images
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary artery pressure (PAP) is measured for the diagnosis and monitoring of pathologies such as congestive heart failure.Currently, PAP is measured clinically using doppler ultrasound (DU) and pulmonary artery catheterization (PAC).Unfortunately, both have disadvantages which reduce their use: DU is not usable in many patients and requires trained-physician time, and PAC is invasive and increases risk.One proposal to address these issues is the measurement of PAP using a continuous and non-invasive imaging modality -electrical impedance tomography (EIT).Previous work used a model-based algorithm relying on the known association between thoracic conductivity changes and PAP.This thesis investigates improving these results by predicting PAP using neural networks (NN).Multiple NN architectures were trained and tested on a dataset of eight cardiac failure patients, and their prediction methodologies were analyzed.The resulting NN models performed well on seen patients, but failed to generalize well on unseen patients.The results present the possibility that NNs may be able to predict PAP given a more expansive dataset.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».