論文の概要: A Model-Based Approach to Synthetic Data Set Generation for Patient-Ventilator Waveforms for Machine Learning and Educational Use

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15684v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 15:10:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 20:05:41.017404
• Title: A Model-Based Approach to Synthetic Data Set Generation for Patient-Ventilator Waveforms for Machine Learning and Educational Use
• Title（参考訳）: モデルに基づく患者-換気器波形の合成データセット生成の機械学習と教育への応用
• Authors: A. van Diepen, T. H. G. F. Bakkes, A. J. R. De Bie, S. Turco, R. A. Bouwman, P. H. Woerlee, M. Mischi
• Abstract要約: 機械学習と教育利用のための合成データセットを生成するモデルベースのアプローチを提案する。 文献中の測定結果から得られた9種類の患者原型を用いて合成データセットを生成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although mechanical ventilation is a lifesaving intervention in the ICU, it has harmful side-effects, such as barotrauma and volutrauma. These harms can occur due to asynchronies. Asynchronies are defined as a mismatch between the ventilator timing and patient respiratory effort. Automatic detection of these asynchronies, and subsequent feedback, would improve lung ventilation and reduce the probability of lung damage. Neural networks to detect asynchronies provide a promising new approach but require large annotated data sets, which are difficult to obtain and require complex monitoring of inspiratory effort. In this work, we propose a model-based approach to generate a synthetic data set for machine learning and educational use by extending an existing lung model with a first-order ventilator model. The physiological nature of the derived lung model allows adaptation to various disease archetypes, resulting in a diverse data set. We generated a synthetic data set using 9 different patient archetypes, which are derived from measurements in the literature. The model and synthetic data quality have been verified by comparison with clinical data, review by a clinical expert, and an artificial intelligence model that was trained on experimental data. The evaluation showed it was possible to generate patient-ventilator waveforms including asynchronies that have the most important features of experimental patient-ventilator waveforms.
• Abstract（参考訳）: 機械的換気はICUの救命介入であるが、バロトラウマやフォルトラウマのような有害な副作用がある。 これらの危害は、非同期性によって起こりうる。 非同期ロニーは人工呼吸器のタイミングと患者の呼吸努力のミスマッチとして定義される。 これらの非同期性の自動検出とその後のフィードバックは、肺換気を改善し、肺損傷の可能性を減少させる。 非同期性を検出するニューラルネットワークは、有望な新しいアプローチを提供するが、大きな注釈付きデータセットを必要とする。 本研究では,既存の肺モデルを一階換気器モデルで拡張することにより,機械学習と教育用のための合成データセットを生成するためのモデルベースアプローチを提案する。 肺モデルの生理学的性質は、様々な疾患の古型への適応を可能にし、様々なデータセットをもたらす。 文献上の測定結果から得られた9種類の患者アーチタイプを用いた合成データセットを作成した。 モデルと合成データの品質は、臨床データとの比較、臨床専門家によるレビュー、実験データに基づいて訓練された人工知能モデルによって検証されている。 評価の結果, 患者換気波形の最も重要な特徴を有する気管支を含む患者換気波形の生成が可能であった。

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