食管长期高分辨率测压中吞咽事件的检测与聚类
计算机视觉与模式识别
2024-05-03 v1
摘要
高分辨率测压（HRM）是诊断食管动力障碍的金标准。由于 HRM 通常在短期实验室环境下进行，间歇性发作的障碍很可能被遗漏。因此，长期（长达 24 小时）HRM（LTHRM）被用于深入了解吞咽行为。然而，分析 LTHRM 的大量数据具有挑战性且耗时，因为医学专家必须手动分析数据，这既缓慢又容易出错。为了应对这一挑战，我们提出了一种基于深度学习的吞咽检测方法，以准确识别 LTHRM 数据中的吞咽事件和继发性非吞咽诱发的食管动力障碍。随后，我们将识别出的吞咽聚类为不同的类别，并由经验丰富的临床医生进行分析，以验证不同的吞咽模式。我们在共计 25 个由医学专家精心标注的 LTHRM 上评估了我们的计算流水线。通过检测到超过 94% 的所有相关吞咽事件，并为经验丰富的临床医生提供所有相关的聚类以实现更可靠的诊断过程，我们证明了我们方法的有效性及其在使 LTHRM 在临床护理中变得可行方面的积极临床影响。
引用
@article{arxiv.2405.01126,
title = {Detecting and clustering swallow events in esophageal long-term high-resolution manometry},
author = {Alexander Geiger and Lars Wagner and Daniel Rueckert and Dirk Wilhelm and Alissa Jell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.01126},
year = {2024}
}