基于脉搏波自编码器与阈值分类器的救护车脑动脉闭塞筛查方法

《Scientific Reports》：Cerebral artery occlusion screening system for emergency medicine with autoencoder-based inference using pulse waves

　　

摘要

脑动脉闭塞是导致中风和死亡的主要原因之一，并且常常导致严重的后遗症。对其进行快速诊断和治疗对于挽救生命至关重要。我们正在开发一套可在救护车中使用的脑动脉闭塞筛查系统，该系统由脉搏波测量装置和闭塞推断方法组成。为实现该系统最终获得医疗和法律批准的目标，我们提出了一种新颖的闭塞推断方法。由于我们的设备是全球首创的，脉搏波数据量非常少，且在批准之前其使用受到限制。因此，目前的目标是证明所提出的方法即使在数据量如此之小的情况下也能良好运行。所提出的方法由一个自编码器（AE）和一个基于阈值的分类器（TC）组成。AE学习如何重构健康受试者的脉搏波，因此它无法很好地重构闭塞患者的脉搏波。TC通过对该重构性能进行阈值判定来推断是否存在闭塞。所提出的方法达到了62[%]的准确率和73[%]的F值，在F值方面比之前的方法提高了15[%]。我们的数据集可通过向通讯作者提出合理请求获得。