通过机器学习和深度学习模型评估患者对 Inspire 疗法的适用性
图像与视频处理
2024-02-05 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
Inspire 疗法是一种经 FDA 批准的用于治疗阻塞性睡眠呼吸暂停的内部神经刺激疗法。然而，并非所有患者都对此疗法有反应，这给即使是经验丰富的耳鼻喉科医生确定候选资格也带来了挑战。本文首次尝试利用机器学习和深度学习技术，通过医疗数据和药物诱导睡眠内窥镜检查（DISE）捕获的视频来辨别患者对 Inspire 疗法的反应性，DISE 是 Inspire 疗法的一项基本程序。为此，我们收集并标注了来自 127 名患者的三个数据集。其中两个数据集包含聚焦于舌根和腭咽的内窥镜视频。第三个数据集包含患者的临床信息。通过利用这些数据集，我们对六种深度学习模型和五种经典机器学习算法的性能进行了基准测试和比较。结果证明了使用机器学习和深度学习技术来确定患者是否适合 Inspire 疗法的潜力，为该领域的未来发展铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2402.01067,
title = {Assessing Patient Eligibility for Inspire Therapy through Machine Learning and Deep Learning Models},
author = {Mohsena Chowdhury and Tejas Vyas and Rahul Alapati and Andrés M Bur and Guanghui Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.01067},
year = {2024}
}