Nové publikace
Teplota obličeje může předpovídat srdeční onemocnění s větší přesností než současné metody
Naposledy posuzováno: 02.07.2025
Veškerý obsah iLive je lékařsky zkontrolován nebo zkontrolován, aby byla zajištěna co největší věcná přesnost.
Máme přísné pokyny pro získávání zdrojů a pouze odkaz na seriózní mediální stránky, akademické výzkumné instituce a, kdykoli je to možné, i klinicky ověřené studie. Všimněte si, že čísla v závorkách ([1], [2] atd.) Jsou odkazy na tyto studie, na které lze kliknout.
Pokud máte pocit, že některý z našich obsahů je nepřesný, neaktuální nebo jinak sporný, vyberte jej a stiskněte klávesu Ctrl + Enter.
V nedávné studii publikované v časopise BMJ Health & Care Informatics vědci hodnotili proveditelnost použití infračervené termografie obličeje (IRT) k predikci ischemické choroby srdeční (ICHS).
Ischemická choroba srdeční (ICHS) je jednou z hlavních příčin úmrtí a představuje významnou globální zátěž. Přesná diagnóza ICHS je důležitá pro péči a léčbu. V současné době se k určení pravděpodobnosti ICHS u pacientů používají nástroje pro posouzení pravděpodobnosti před testem (PTP). Tyto nástroje však mají problémy se subjektivitou, omezenou zobecnitelností a střední přesností.
Ačkoli dodatečné kardiovaskulární testy (kalciové skóre koronárních tepen a elektrokardiografie) nebo sofistikované klinické modely integrující další laboratorní markery a rizikové faktory mohou zlepšit odhad pravděpodobnosti, existují problémy související s časovou efektivitou, složitostí procedur a omezenou dostupností.
IRT, technologie bezkontaktní detekce povrchové teploty, vykazuje slibné výsledky při hodnocení onemocnění. Dokáže detekovat zánět a abnormální průtok krve z teplotních vzorců kůže. Studie ukazují souvislosti mezi informacemi z IRT a aterosklerotickým kardiovaskulárním onemocněním a souvisejícími stavy.
V této studii vědci hodnotili proveditelnost využití údajů o teplotě obličeje z IRT k predikci ischemické choroby srdeční. Do studie byli zahrnuti dospělí podstupující koronární CT angiografii (CCTA) nebo invazivní koronární angiografii (ICA). Vyškolený personál získal výchozí data a provedl IRT akvizice před CCTA nebo ICA.
Pro získání dalších informací, včetně biochemie krve, klinické anamnézy, rizikových faktorů a výsledků screeningu ischemické choroby srdeční, byly použity elektronické lékařské záznamy. Pro analýzu a zpracování (jednotná změna velikosti, převod do stupňů šedi a oříznutí pozadí) byl vybrán a zpracován jeden snímek IRT na účastníka.
Tým vyvinul obrazový model IRT s využitím pokročilého algoritmu hlubokého učení. Pro srovnání byly vyvinuty dva modely: jeden byl model PTP (klinická výchozí hodnota), který zahrnoval věk, pohlaví a charakteristiky symptomů pacientů, a druhý byl hybridní, kombinující IRT a klinické informace z modelů IRT a PTP.
Bylo provedeno několik interpretačních analýz, včetně okluzních experimentů, vizualizace map zvýraznění, analýz dávka-odezva a predikce náhradních CAD značek. Kromě toho byly z IRT obrazu extrahovány různé tabulkové prvky IRT, klasifikované na úrovni celého obličeje a oblasti zájmu (ROI).
Celkově byly extrahované znaky klasifikovány na textury prvního řádu, textury druhého řádu, teplotní znaky a znaky fraktální analýzy. Algoritmus XGBoost integroval tyto extrahované znaky a vyhodnotil jejich prediktivní hodnotu pro ischemickou chorobu srdeční (ICHS). Výzkumníci vyhodnotili výkonnost s využitím všech znaků a pouze teplotních znaků.
V období od září 2021 do února 2023 bylo vyšetřeno celkem 893 dospělých podstupujících CCTA nebo ICA. Z nich bylo zahrnuto 460 účastníků s průměrným věkem 58,4 let; 27,4 % tvořily ženy a 70 % mělo ischemickou chorobu srdeční (ICHS). Pacienti s ICHS měli vyšší věk a prevalenci rizikových faktorů ve srovnání s pacienty bez ICHS. Zobrazovací model IRT významně překonal model PTP.
Výkon hybridních a IRT obrazových modelů se však významně nelišil. Použití pouze teplotních charakteristik nebo všech extrahovaných charakteristik mělo lepší prediktivní výkon, což bylo v souladu s obrazovým modelem IRT. Na úrovni celého obličeje měl největší vliv celkový teplotní rozdíl zleva doprava, zatímco na úrovni ROI měla největší vliv průměrná teplota levé čelisti.
U modelu IRT-image byly pozorovány různé úrovně zhoršení výkonu při okludování různých oblastí zájmu. Největší dopad měla okluze oblasti horního a dolního rtu. Model IRT-image si navíc dobře vedl při predikci náhradních markerů spojených s ischemickou chorobou srdeční, jako je hyperlipidemie, kouření, index tělesné hmotnosti, glykovaný hemoglobin a zánět.
Studie prokázala proveditelnost využití dat o teplotě obličeje z IRT k predikci ischemické choroby srdeční. Obrazový model IRT překonal model PTP doporučený v pokynech, což zdůraznilo jeho potenciál při hodnocení ischemické choroby srdeční. Začlenění klinických informací do obrazového modelu IRT navíc neposkytlo další zlepšení, což naznačuje, že extrahované informace IRT již obsahovaly důležité informace týkající se ischemické choroby srdeční.
Prediktivní hodnota modelu IRT byla navíc potvrzena pomocí interpretovatelných tabulkových rysů IRT, které byly relativně konzistentní s obrazovým modelem IRT. Tyto rysy také poskytly informace o důležitých aspektech pro predikci vrozených srdečních onemocnění (ICHS), jako je symetrie teploty obličeje a nerovnoměrnost rozložení. Pro validaci jsou zapotřebí další studie s většími vzorky a rozmanitými populacemi.