شبکه عصبی / شبکه عصبی بیولوژیکی و مصنوعی
حامد عباسی؛ شاهرخ شجاعی؛ نسیم نادری
دوره 13، شماره 2 ، شهریور 1398، ، صفحه 105-115
چکیده
امروزه جهت تصمیمگیری در مورد بسیاری از عمل‌های جراحی قلب و بررسی شرایط و آمادگی بیمار برای انجام عمل جراحی، از روش اندازه‌گیری مقاومت عروق ریوی استفاده می‌شود. اگر مقدار این مقاومت از یک حد آستانه بالاتر باشد، بیمار به عنوان غیرقابل عمل در نظر گرفته شده و حتی گاهی درمان‌هایی برای کاهش مقاومت عروق ریوی در مراحل اولیه‌ی بیماریهای ...
بیشتر
امروزه جهت تصمیمگیری در مورد بسیاری از عمل‌های جراحی قلب و بررسی شرایط و آمادگی بیمار برای انجام عمل جراحی، از روش اندازه‌گیری مقاومت عروق ریوی استفاده می‌شود. اگر مقدار این مقاومت از یک حد آستانه بالاتر باشد، بیمار به عنوان غیرقابل عمل در نظر گرفته شده و حتی گاهی درمان‌هایی برای کاهش مقاومت عروق ریوی در مراحل اولیه‌ی بیماریهای این عروق انجام می‌شود که برای پیگیری کاهش مقاومت عروق ریوی نیز لازم است تا این پارامتر مجددا اندازه‌گیری شود. در حال حاضر تنها معیار برای اندازه‌گیری این پارامتر، استفاده از روش‌های کاتتریسم است که روشی تهاجمی بوده و با عوارض جانبی زیادی همراه است. هدف از انجام این تحقیق، ارائه‌ی یک روش غیرتهاجمی به جای روش تهاجمی کاتتریزاسیون قلبی، از طریق پیش‌بینی مقاومت عروق ریوی بر مبنای داده‌های اکوکاردیوگرافی توسط شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌باشد. این تحقیق روی 591 بیمار صورت گرفته است. پس از انجام اکوکاردیوگرافی برای تمامی بیماران، داده‌های اکوکاردیوگرافی (mPAP، dPAP، sPAP، PCWP، CO) به عنوان ورودی شبکه‌ی عصبی و مقاومت عروق ریوی تمام بیماران (حاصل از کاتتریزاسیون قلبی) به عنوان خروجی شبکه‌ی عصبی مورد ارزیابی قرار گرفته و در نهایت ارتباط بین داده‌های اکوکاردیوگرافی و PVRcath به دست آمده است. برای بررسی عمل‌کرد شبکه‌ی عصبی پیشنهادی، به طور معمول از 75% داده‌ها برای آموزش و از 25% داده‌ها برای آزمون استقاده شده و هم‌چنین برای آموزش بهتر شبکه‌ی عصبی، این نسبت‌ها تغییر داده شده است. در نتایج پیاده‌سازی، میانگین مربعات خطا به ترتیب برای داده‌های آموزش و آزمون شبکه‌ی عصبی پیشنهادی در مدل اول برابر با 37/0 و 27/0، در مدل دوم برابر با 67/14 و 76/10 و در مدل سوم برابر با 82/15 و 58/9 به دست آمده است.
