يعد تضيق الأبهر، وهو تضييق الصمام الأبهري، أحد أكثر اختلالات صمامات القلب شيوعًا وخطورة. يحدث هذا التضيق عادة بسبب تراكم رواسب الكالسيوم (أو في بعض الأحيان بسبب عيب خلقي في القلب)، ويحد من تدفق الدم من البطين الأيسر إلى الشريان الأورطي، وفي الحالات الشديدة، يمكن أن يؤدي إلى قصور القلب.
إن تطوير تقنيات حساسة وفعالة من حيث التكلفة لتحديد الحالة أمر بالغ الأهمية، وخاصة للاستخدام في المناطق النائية دون الوصول إلى التكنولوجيا المتطورة. ولمواجهة هذا التحدي، ابتكر باحثون من الهند وسلوفينيا طريقة دقيقة وسهلة الاستخدام ومنخفضة التكلفة لتحديد الخلل في صمام القلب باستخدام تحليل الشبكة المعقدة.
يوضح عضو الفريق: "لا تمتلك العديد من المراكز الصحية الريفية التكنولوجيا اللازمة لتحليل مثل هذه الأمراض". م س سوابنا من جامعة نوفا غوريكا، في تصريح صحفي. "بالنسبة لتقنيتنا، نحتاج فقط إلى سماعة طبيب وجهاز كمبيوتر."
اسمع الفرق
يصدر الشخص السليم صوتين في القلب: الأول (لوب) بسبب إغلاق الصمامات التاجية وثلاثية الشرفات والثاني (دبلج) عندما ينغلق الصمامان الأبهري والرئوي، مع توقف مؤقت (المنطقة الانقباضية) بينهما. . تحتوي هذه الإشارات على معلومات حول تدفق الدم عبر القلب، مع اختلافات في درجة الصوت وشدتها وموقعها وتوقيتها، مما يوفر معلومات أساسية تتعلق بصحة المريض.
سوابنا وزملاؤه – فيجايان فيجيش، وكيه ساتيش كومار، وإس سانكارارامان من جامعة كيرالا – تهدف إلى تطوير طريقة بسيطة تعتمد على نظرية الرسم البياني لتحديد نفخة القلب الناتجة عن تضيق الأبهر. وللقيام بذلك، قاموا بفحص 60 إشارة صوتية رقمية للقلب من قلوب طبيعية (NMH) وقلوب مصابة بتضيق الأبهر (ASH). لقد أخضعوا الإشارات لتحويل فورييه السريع (FFT)، وتحليلات الشبكة المعقدة والتصنيف القائم على التعلم الآلي، وأبلغوا عن النتائج التي توصلوا إليها في مجلة الفيزياء التطبيقية.
قام الباحثون أولاً بتحويل كل إشارة صوتية إلى سلسلة زمنية. وأظهرت الإشارة الصادرة من ممثل القلب السليم بوضوح صوتين القلب والفصل بينهما، في حين أظهرت الإشارات الصادرة من القلوب المصابة بتضيق الأبهر نفخات على شكل ماسة.
بعد ذلك، استخدم الفريق تحويل فورييه السريع (FFT) لتحويل إشارات المجال الزمني إلى مجال التردد، وبالتالي توفير معلومات عن مكونات التردد في النفخة، والتي تختلف باختلاف خلل الصمام. أظهر تحليل FFT لـ NMH قمم محددة جيدًا من الإشارتين الصوتيتين في القلب الطبيعي. ومع ذلك، بالنسبة لـ ASH، يحتوي طيف FFT على عدد كبير من الإشارات عبر نطاق ترددي واسع، مع عدم وجود قمم مميزة يمكن تخصيصها لأصوات lub وdub. تُعزى هذه المكونات الإضافية إلى الاهتزازات التي تحدث من رواسب الكالسيوم التي تسد الصمام الأبهري وتسبب اضطرابًا في تدفق الدم.
في حين أن تحليلات المجال الزمني وتحويل فورييه السريع تمكن من التحديد الأولي للصمامات المعيبة، ولتحليل الإشارات الصوتية بشكل أكبر، استخدم الباحثون البيانات لإنشاء رسم بياني، أو شبكة معقدة من النقاط المتصلة. قاموا بتقسيم البيانات إلى أقسام، مع تمثيل كل جزء كعقدة على الرسم البياني. إذا كان الصوت في ذلك الجزء من البيانات مشابهًا لقسم آخر، فسيتم رسم خط بين العقدتين.
في القلب السليم، أظهر الرسم البياني مجموعتين متميزتين من النقاط، مع العديد من العقد غير المتصلة. من المحتمل أن تكون العقد غير المتصلة بسبب عدم وجود إشارة المجال الزمني في المنطقة الانقباضية، مما يشير إلى الأداء السليم للقلب. كانت شبكة القلب المصاب بتضيق الأبهر أكثر تعقيدًا بكثير، مع وجود مجموعتين بارزتين وغياب العقد غير المترابطة، مما يدل على وجود عيب محتمل في الصمام.
استخرج الفريق مجموعة من المعلمات، المعروفة باسم ميزات الرسم البياني، من الرسم البياني لكل إشارة. يمكن بعد ذلك استخدام هذه الميزات (متوسط عدد الحواف، والقطر، وكثافة الشبكة، والعبورية، والمركزية البينية) بواسطة تقنيات التعلم الآلي لتصنيف الإشارات على أنها إما ASH أو NMH.
يوجه التصوير بالرنين المغناطيسي للقلب المتقدم علاج متلازمة القلب المتيبس
أظهرت ثلاث مصنفات للتعلم الآلي خاضعة للإشراف - أقرب جار KNN، وآلة ناقل الدعم ومجموعة الفضاء الجزئي KNN - دقة تنبؤية بنسبة 100%، و95.6%، و90.9% على التوالي. تشير هذه الدقة العالية إلى أن استخدام هذه المفاهيم الرياضية يمكن أن يوفر قدرًا أكبر من الحساسية والموثوقية في تسمع القلب الرقمي ويمكن استخدامه بسهولة في المراكز الصحية الريفية.
وقد اختبر الباحثون حتى الآن الطريقة فقط باستخدام البيانات الموجودة، وليس في بيئة سريرية. إنهم يقومون الآن بتطوير تطبيق للهاتف المحمول يمكن الوصول إليه في جميع أنحاء العالم. يقول سوابنا: "في الوقت الحالي، نقوم بتحليل نفخات القلب الأخرى لإجراء تحليل شامل للنفخات القلبية". عالم الفيزياء. "بعد ذلك، سيتم توسيع العمل ليشمل بيانات العالم الحقيقي من خلال تسجيل الصوت مباشرة بمساعدة طبيب ممارس. ويأتي تطوير البرمجيات وتطبيقات الهاتف المحمول في المرحلة الثالثة من العمل.
