तीव्र गुर्दे की चोट से जटिल गंभीर सेप्सिस के निदान में गहन शिक्षण-आधारित अल्ट्रासोनिक छवि सुविधा का विवरण
Dec 27, 2023
इस अध्ययन का उद्देश्य जटिल सेप्सिस के लिए गहन शिक्षण के आधार पर कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क मॉडल के नैदानिक मूल्य का विश्लेषण करना था।तीक्ष्ण गुर्दे की चोटऔर एक ई प्रदान करनासीमांत बलअल्ट्रासोनिक छवि निदान के नैदानिक उपयोग के लिए सक्रिय सैद्धांतिक संदर्भ। इस अध्ययन में तीव्र गुर्दे की चोट के साथ गंभीर सेप्सिस से पीड़ित 50 रोगियों और 50 स्वस्थ स्वयंसेवकों का चयन किया गया। उन सभी का अल्ट्रासाउंड स्कैन किया गया। डिसीमांत बलवर्तमान गहन शिक्षण कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क मॉडल डेंस कन्वेन्शनल नेटवर्क (DenseNet121), Google इंसेप्शन नेट (GoogLeNet), और Microsoft'के अवशिष्ट नेटवर्क (ResNet) का उपयोग प्रशिक्षण और निदान के लिए किया गया था। फिर, निदान परिणामों की तुलना पेशेवर छवि चिकित्सकों से की गई' आरतीफाईसामाजिक निदान. परिणामों से पता चला कि तीन गहन शिक्षण एल्गोरिदम की सटीकता और संवेदनशीलता महत्वपूर्ण थीफाईपेशेवर छवि चिकित्सकों की तुलना में बहुत अधिक है' आरतीफाईसामाजिक निदान. इसके अलावा, तीव्र गुर्दे की चोट से जटिल गंभीर सेप्सिस के लिए तीन एल्गोरिदम मॉडल की त्रुटि दरें उल्लेखनीय थींफाईपेशेवर चिकित्सकों से बिल्कुल कम' आरतीफाईसामाजिक निदान. तीन एल्गोरिदम के वक्रों के अंतर्गत क्षेत्र (एयूसी) महत्वपूर्ण थेफाईडॉक्टरों के एयूसी से कहीं अधिक' निदान परिणाम.DenseNet121 के हानि फ़ंक्शन पैरामीटरऔर GoogLeNet महत्वपूर्ण थेफाईसांख्यिकीय संकेत के साथ, यह ResNet की तुलना में बहुत कम हैफाईनहीं कर सकतेसीमांत बलएरेन्स (P < 0:05). कोई संकेत नहीं थाफाईनहीं कर सकतेसीमांत बलगहन शिक्षण के तहत ResNet, GoogLeNet, और DenseNet121 एल्गोरिदम के प्रशिक्षण समय में अंतर, क्योंकि अभिसरण क्रमशः 700 बार, 700 बार और 650 बार के बाद पहुंचा था (P > 0:05). निष्कर्ष में, जटिल सेप्सिस के निदान में गहन सीखने के कारण तीन एल्गोरिदम का महत्वतीक्ष्ण गुर्दे की चोटपेशेवर चिकित्सकों से अधिक था' आरतीफाईन्यायिक निर्णय और इसके लिए महान नैदानिक मूल्य थारोग का निदान और उपचार.
1 परिचय
अब, चूंकि सेप्सिस को बेहतर ढंग से समझा जा चुका है, इसलिए विद्वानों द्वारा इसे एक नैदानिक सिंड्रोम के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें एजीव की सूजन संबंधी प्रतिक्रियासंक्रमण से कुसमायोजित होता है, जिसके परिणामस्वरूप होता हैशरीर विज्ञान और अंग कार्यों को गंभीर क्षति. गहन देखभाल इकाइयों में सेप्सिस की रुग्णता और मृत्यु दर अत्यधिक है, और यह गंभीर रूप से बीमार रोगियों के लिए मृत्यु का प्रमुख कारण बन गया है [1]। कुछ अध्ययनों के अनुसार, दुनिया में हर साल केंद्रित बीमारियों के 30 मिलियन से अधिक नए मामले सामने आते हैं, और सेप्सिस से पांच मिलियन से अधिक लोग मारे गए हैं, जिससे वैश्विक सार्वजनिक स्वास्थ्य पर गंभीर दबाव और बोझ पड़ा है [2-4] . इसके रोगजन्य और रोग संबंधी प्रक्रियाएं जटिल हैं और सूजन, जमावट की शिथिलता और प्रतिरक्षा विकारों से निकटता से संबंधित हैं [5-7]। उनमें से, अनियंत्रित सूजन प्रतिक्रिया को सेप्सिस के रोगजनकों में से एक माना जाता है। प्रारंभिक सूजन संबंधी प्रतिक्रियाओं ने बड़ी संख्या में प्रिनफ्लेमेटरी साइटोकिन्स और जारी किएसूजनरोधी साइटोकिन्स[8]. हालाँकि, सेप्सिस के रोगियों में अक्सर सूजन-रोधी कारकों और सूजन-रोधी कारकों के बीच असंतुलन होता है, और सूजन की प्रतिक्रिया नियंत्रण से बाहर होती है, जो सेप्सिस के विकास को तेज करती है [9-11]। इसके अलावा, सूजन अक्सर जमावट की शिथिलता के साथ परस्पर क्रिया करती है और फिर सेप्सिस के विकास को प्रभावित करती है। ऊतक कारकों की घटी हुई अभिव्यक्ति बहिर्जात जमावट मार्ग को शुरू नहीं कर सकती है, जिसके परिणामस्वरूप जमावट संबंधी विकार होते हैं और संवहनी क्षति के गठन में तेजी आती है [12-14]।
तीव्र गुर्दे की चोट आमतौर पर गुर्दे की कार्यप्रणाली में तेजी से गिरावट की विशेषता होती है, जिसके परिणामस्वरूप होता हैतीव्र गुर्दे की विफलताऔर अन्यअंग विफलतागंभीर मामलों में.तीक्ष्ण गुर्दे की चोटयह विभिन्न प्रकार के कारकों के कारण हो सकता है, जिसमें नशीली दवाओं का उपयोग, इस्केमिया/रीपरफ्यूजन और संक्रमण शामिल हैं [15-17]। हाल के वर्षों में, तीव्र गुर्दे की चोट की घटनाओं और मृत्यु दर में वृद्धि हो रही है, और गंभीर तीव्र गुर्दे की चोट की मृत्यु दर 50% से अधिक तक पहुंच सकती है। तीव्र गुर्दे की चोट के रोगज़नक़ अक्सर उनके रोगजनक कारकों से संबंधित होते हैं। अंग प्रत्यारोपण के दौरान, तीव्र रक्त हानि, या विषाक्त आघात, इस्किमिया/रीपरफ्यूजन चोट एक महत्वपूर्ण रोगजनक तंत्र बन गई है जो तीव्र गुर्दे की चोट का कारण बनती है [18]। मानव शरीर में सबसे महत्वपूर्ण उत्सर्जन अंग के रूप में, दवाएं अक्सर गुर्दे के माध्यम से उत्सर्जित होती हैं, और उनके बड़े पैमाने पर उपयोग या यहां तक कि दुरुपयोग से दवा-प्रेरित तीव्र गुर्दे की चोट का कारण बनने की संभावना है [19]। तीव्र गुर्दे की चोट के साथ जटिल सेप्सिस सेप्सिस के रोगियों को होने वाली तीव्र गुर्दे पैरेन्काइमल चोट को संदर्भित करता है, और अन्य कारक जो गुर्दे की क्षति का कारण बन सकते हैं जैसे कि गुर्दे की इस्किमिया या नेफ्रोटॉक्सिक पदार्थ, को बाहर रखा गया है। सेप्सिस से पीड़ित लोगों में तीव्र गुर्दे की चोट काफी आम है, और सेप्सिस की गंभीरता के साथ घटनाएँ बढ़ जाती हैं। महामारी विज्ञान के आंकड़ों से पता चलता है कि मध्यम सेप्सिस, गंभीर सेप्सिस और सेप्टिक शॉक वाले रोगियों में तीव्र गुर्दे की चोट की घटना क्रमशः 19%, 23% और 51% है। सेप्सिस की उच्च घटनाओं को देखते हुए, यह अनुमान लगाया जा सकता है कि सेप्सिस से प्रेरित तीव्र गुर्दे की चोट के मामलों की संख्या काफी चिंताजनक है। अन्य कारणों की तुलना में, सेप्सिस तीव्र गुर्दे की चोट के अधिक अस्थिर हेमोडायनामिक्स देता है; वैसोप्रेसर्स और मैकेनिकल वेंटिलेशन की आवश्यकता वाले रोगियों का अनुपात अधिक है, रोग की गंभीरता का स्कोर अधिक है, और अंततः मृत्यु दर में भी काफी वृद्धि हुई है। प्रारंभिक निदान और उपचार में देरी से रोग लगातार बढ़ता रहता है, और निरंतर हाइपोपरफ्यूजन से तीव्र ट्यूबलर नेक्रोसिस होता है, जो अंततः अपरिवर्तनीय क्षति में बदल जाता है, यहां तक कि रोगी की मृत्यु भी हो जाती है [20-22]।
चिकित्सकीय रूप से, प्रारंभिक निदान अक्सर अंतरराष्ट्रीय दिशानिर्देशों के अनुसार क्रिएटिनिन और मूत्र की मात्रा का पता लगाकर किया जाता है, लेकिन यह आमतौर पर समय पर और पूरी तरह से सही निदान करने में असमर्थ होता है। छवि परीक्षण के निरंतर विकास के साथ, तीव्र गुर्दे की चोट से जटिल सेप्सिस के नैदानिक निदान में अल्ट्रासाउंड छवि परीक्षण धीरे-धीरे लागू किया जाता है। नैदानिक कर्मचारी अक्सर नग्न आंखों से अल्ट्रासोनिक छवियों से मात्रात्मक और सटीक चिकित्सा जानकारी का सारांश देने में असमर्थ होते हैं। चिकित्सा छवि विश्लेषण और प्रसंस्करण प्रौद्योगिकियां इस दुविधा को हल करती हैं और नैदानिक निदान में महत्वपूर्ण सहायक बन जाती हैं [23-25]। आगे के विश्लेषण और स्पष्टीकरण का उद्देश्य चिकित्सकों को रोग का अधिक सटीक और शीघ्रता से निदान करने और रोग की अधिक गहन जानकारी प्राप्त करने में मदद करना है। एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क, एक प्रकार का गहरा तंत्रिका नेटवर्क, एक गहरी ग्रिड संरचना से बना होता है जो छवि डेटा को दृश्य रोग संबंधी विशेषताओं के रूप में पढ़ सकता है और उन विशेषताओं को ढूंढ सकता है जिन्हें मानव आंखें नहीं पढ़ सकती हैं। सेप्सिस के निदान में अल्ट्रासोनोग्राफी के लिए यह बहुत महत्वपूर्ण हैतीव्र गुर्दे की चोट से जटिल.
इस अध्ययन का उद्देश्य जटिल सेप्सिस के निदान मूल्य का विश्लेषण करना थातीक्ष्ण गुर्दे की चोटनैदानिक अल्ट्रासाउंड छवि निदान के लिए एक निश्चित संदर्भ प्रदान करने के लिए, एक गहन शिक्षण-आधारित दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के तहत।
2। सामग्री और विधि
2.1. वस्तुओं का अध्ययन करें.
इस अध्ययन में, 10 जनवरी, 2020 से 10 मई, 2021 तक अस्पताल में भर्ती तीव्र गुर्दे की चोट के साथ गंभीर सेप्सिस से पीड़ित 50 रोगियों को प्रायोगिक समूह के रूप में चुना गया था। इन रोगियों की आयु और लिंग वितरण के अनुसार, 50 स्वस्थ स्वयंसेवकों को स्वस्थ नियंत्रण समूह के रूप में भी चुना गया था। इस अध्ययन को अस्पताल की आचार समिति द्वारा अनुमोदित किया गया था, और मरीजों के परिवारों को इस अध्ययन के बारे में सूचित किया गया था और सूचित सहमति पर हस्ताक्षर किए गए थे।
समावेशन मानदंड इस प्रकार थे। सबसे पहले, नैदानिक मानदंडों के अनुसार रोगियों को तीव्र गुर्दे की चोट के साथ जटिल सेप्सिस का निदान किया गया था। दूसरा, मरीजों ने सूचित सहमति प्रपत्र पर हस्ताक्षर किए थे। तीसरा, मरीज़ अन्य गंभीर अंग रोगों से पीड़ित नहीं थेवंशानुगत रोग. चौथा, मतभेदों के लिए रोगियों की जांच नहीं की गई।
जो मरीज़ बहिष्करण मानदंडों को पूरा करते थे, उनमें गंभीर एलर्जी, अन्य गंभीर अंतर्निहित बीमारियाँ और पुरानी किडनी की चोट का इतिहास था। इसके अलावा, रोगियों ने लंबे समय तक मूत्रवर्धक दवाएं लीं।
निलंबन और निष्कासन के मानदंड में दो आवश्यकताएँ थीं। सबसे पहले, मरीज़ आमतौर पर अल्ट्रासाउंड स्कैन पूरा नहीं कर पाते थे। दूसरा, जिन रोगियों ने उपचार का अनुपालन नहीं किया, उनका सूचकांक मूल्यांकन के लिए अनुसरण किया गया।
स्वस्थ नियंत्रण समूह के स्वयंसेवकों के लिए, समावेशन मानदंड वही था जो तीव्र गुर्दे की चोट (द्वितीय-4वें) के साथ जटिल सेप्सिस वाले रोगियों के लिए था। बहिष्करण मानदंड वही था जो सेप्सिस से जटिल रोगियों के लिए थातीक्ष्ण गुर्दे की चोट(दूसरा-4वां). सेप्सिस से जटिल गंभीर गुर्दे की चोट वाले मरीजों को बंद कर दिया गया और बाहर रखा गया।
चित्र 5: तीन एल्गोरिदम और पेशेवर चिकित्सकों के बीच सटीकता, विशिष्टता और संवेदनशीलता की तुलना। नोट: ∗ महत्वपूर्ण अंतर दर्शाता है: P < 0:05।
2.2. अल्ट्रासोनिक छवि परीक्षण.
एक ही समय में 100 रोगियों में अल्ट्रासाउंड छवि परीक्षण किए गए। मरीजों की जांच खाली पेट की जानी चाहिए, जांच से पहले बहुत सारा पानी नहीं पीना चाहिए, और जांच बिस्तर पर पीठ के बल लेटकर बाईं ओर लेटना चाहिए। गुर्दे की अल्ट्रासाउंड जांच के लिए एक अल्ट्रासाउंड प्रणाली और उत्तल सरणी 3.5 मेगाहर्ट्ज जांच लागू की गई थी। जांच को पीछे की एक्सिलरी लाइन में रखा गया था, और गुर्दे की सबसे बड़ी कोरोनल छवि प्राप्त करने के लिए जांच की स्थिति और कोण को समायोजित किया गया था। प्रोब को कोरोनल सेक्शन में 90 डिग्री में घुमाया गया और ध्वनि किरण के कोण को समायोजित करने के लिए ऊपर और नीचे ले जाया गया, फिर किडनी की क्रॉस-सेक्शनल छवि प्राप्त की गई। जब मरीज़ प्रवण स्थिति में थे, तो अनुदैर्ध्य स्कैनिंग के लिए जांच को पीठ की पसलियों के नीचे रखा गया था। सिर की ओर जांच चिह्न के साथ, गुर्दे के धनु तल को देखा जा सकता है।
2.3. कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क मॉडल।
डेंस-नेट121 कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क संरचना मॉडल ने क्रमशः कनवल्शन, अधिकतम पूलिंग लेयर्स, डेंस मॉड्यूल और पूर्ण कनेक्शन लेयर्स के माध्यम से वर्गीकरण प्रक्रियाओं को पूरा किया। विभिन्न स्तरों के बीच घनिष्ठ संबंध के कारण, DenseNet121 मॉडल प्रत्येक स्तर की सुविधाओं को अवशोषित और उपयोग कर सकता है और कुछ हद तक ग्रेडिएंट गायब होने की समस्याओं को दूर कर सकता है। DenseNet121 का विशिष्ट ग्रिड संरचना मॉडल चित्र 1 में दिखाया गया है।
GoogLeNet कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क के संरचना मॉडल में, नेटवर्क परतों की संख्या में काफी वृद्धि हुई थी, लेकिन कुछ पैरामीटर थे। एक एकीकृत इंसेप्शन मॉड्यूल था जो तेज़ कंप्यूटिंग गति प्राप्त करने और अधिक फीचर जानकारी प्राप्त करने के लिए पूलिंग परत और कनवल्शन परत को जोड़ सकता था। इसके अतिरिक्त, बड़ी संख्या में आरंभिक शाखाएँ भी थीं। उनकी संरचनाएँ और विशेषताएँ भिन्न थीं, और अंतिम गणना परिणाम अधिक सटीक थे। Goo gLeNet का आरंभिक मॉड्यूल चित्र 2 में दिखाया गया है।
ResNet एक उत्कृष्ट ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, छवि वर्गीकरण और विभाजन मॉडल था जिसका व्यापक रूप से कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क में उपयोग किया गया था। ResNet मॉडल में अवशिष्ट संरचनाएँ दिखाई दीं, जिससे अनुकूलन करना आसान हो गया। तंत्रिका नेटवर्क की प्रसार प्रक्रिया में, बैकप्रॉपैगेशन की उपस्थिति के कारण प्रसार ढाल धीरे-धीरे गायब हो गई। चूंकि अवशिष्ट संरचनाओं के अस्तित्व ने इस समस्या को हल किया, अवशिष्ट संरचनाओं के रिवर्स ट्रांसमिशन की प्रक्रिया में ग्रेडिएंट जानकारी अधिक आसानी से प्रसारित की गई, और अवशिष्ट मॉड्यूल वाले नेटवर्क को उच्च पहचान सटीकता प्राप्त होगी। उसी समय, रेसनेट अवशिष्ट नेटवर्क मॉडल ने एंजाइम प्रशिक्षण के अपेक्षाकृत मानकीकृत तरीकों की एक बड़ी संख्या को अपनाया। इसका विशिष्ट संरचनात्मक मॉडल चित्र 3 में दिखाया गया है।
चित्र 7: पेशेवर चिकित्सकों द्वारा तीन एल्गोरिदम और निदान के आरओसी वक्र परिणाम।
रेसनेट ने अवशिष्ट संरचनाओं के माध्यम से नेटवर्क परतों की संख्या में सुधार किया और प्रशिक्षण गति और मापदंडों की सटीकता में सुधार का एहसास करने के लिए सीखने की वस्तुओं को सरल बनाया। प्रारंभिक मान xi इनपुट करने और वज़न को a पर सेट करने का सुझाव दिया गया था। पूर्वाग्रह को c द्वारा दर्शाया गया था, yi शाखा योग था, और इसके गणना कार्यों को निम्नलिखित समीकरणों में दिखाया गया था:
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