ဇီဝဆေးပညာတွင် အချက်ပြမှု စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းနည်းစနစ်များ

ဇီဝဆေးပညာတွင် အချက်ပြမှု စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း နည်းစနစ်များ

Pendahuluan

ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှု လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုသည်မှာ အချက်ပြမှု လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းစနစ်များနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအသုံးချမှုများကို ပေါင်းစပ်ထားသော သိပ္ပံပညာ၏ ဌာနခွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှု လုပ်ဆောင်ခြင်းအပေါ် အခြေခံသည့် နည်းပညာတိုးတက်မှုများနှင့် ရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာများသည် ယခုအခါ ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ပိုမိုတိကျသော ရောဂါရှာဖွေမှုများကို ပြုလုပ်နိုင်စေပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏ အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ဤဆောင်းပါးသည် ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ ဆေးပညာတွင် အချက်ပြမှု လုပ်ဆောင်ခြင်းနည်းစနစ်အမျိုးမျိုးနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနယ်ပယ်တွင် ၎င်းတို့၏အသုံးချမှုများကို ဆွေးနွေးပါမည်။

ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှုများ အမျိုးအစားများ

ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှုများတွင် လူ့ခန္ဓာကိုယ်မှ ထုတ်လုပ်သော အချက်ပြမှုပုံစံအမျိုးမျိုး ပါဝင်ပြီး၊ ဥပမာ-

၁။ အီလက်ထရိုကာဒီယိုဂရမ် (ECG): နှလုံးလှုပ်ရှားမှုမှ ထုတ်လုပ်သော လျှပ်စစ်အချက်ပြမှုများ။
၂။ အီလက်ထရိုအင်ဆက်ဖလိုဂရမ် (EEG): ဦးနှောက်လှုပ်ရှားမှုမှ ထုတ်လုပ်သော လျှပ်စစ်အချက်ပြမှုများ။
၃။ လျှပ်စစ်ကြွက်သားဂရမ် (EMG): ကြွက်သားလှုပ်ရှားမှုမှ ထုတ်လုပ်သော လျှပ်စစ်အချက်ပြမှုများ။
၄။ ဖိုတိုပလက်သီစမိုဂရမ် (PPG): သွေးပမာဏပြောင်းလဲမှုများကို ကိုယ်စားပြုသည့် အလင်းအချက်ပြမှု။
၅။ fMRI အချက်ပြမှု- ဦးနှောက်လှုပ်ရှားမှုကို မြေပုံဆွဲရန် MRI မှထုတ်လုပ်သော အချက်ပြမှု။

ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှု စီမံဆောင်ရွက်မှု အဆင့်များ

၁။ အချက်ပြမှု ရယူခြင်း
ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှု လုပ်ငန်းစဉ်၏ ပထမအဆင့်မှာ အချက်ပြမှု ရယူခြင်းဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်တွင်၊ ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှုများကို လူနာ၏ ခန္ဓာကိုယ်၏ သက်ဆိုင်ရာနေရာများနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသော အာရုံခံကိရိယာများ သို့မဟုတ် အီလက်ထရုတ်များကို အသုံးပြု၍ ဖမ်းယူသည်။ မူရင်းအချက်ပြမှု၏ အရည်အသွေးသည် အလွန်အရေးကြီးသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် နောက်ဆက်တွဲ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ အရည်အသွေးကို ထိခိုက်စေမည်ဖြစ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။

၂။ ကြိုတင်ပြင်ဆင်ခြင်း
ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် မှတ်တမ်းတင်နေသော အချက်ပြမှု၏ အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ စစ်ထုတ်ခြင်း၊ ဆူညံသံဖယ်ရှားခြင်းနှင့် ပုံမှန်ဖြစ်စေခြင်းကဲ့သို့သော နည်းလမ်းများမှတစ်ဆင့် အချက်ပြမှုကို နောက်ထပ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ပြင်ဆင်နိုင်သည်။

၃။ အင်္ဂါရပ်ထုတ်ယူခြင်း
Feature extraction ဆိုသည်မှာ အဖိုးတန်အချက်အလက်များကို raw signals များမှ ခွဲထုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ECG တွင် P နှင့် QRS လှိုင်းများကြား အချိန်အပိုင်းအခြားကဲ့သို့သော အင်္ဂါရပ်များကို နှလုံးခုန်မမှန်ခြင်းကို ရောဂါရှာဖွေရန် တိုင်းတာနိုင်သည်။

၄။ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
အင်္ဂါရပ်များကို ဖော်ထုတ်ပြီးသည်နှင့် နောက်တစ်ဆင့်မှာ အသုံးဝင်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ ရရှိရန် အချက်ပြမှုများကို အမျိုးအစားခွဲခြားပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်ဖြစ်သည်။ စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှုကို ဤအဆင့်တွင် မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

၅။ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်နှင့် ရောဂါရှာဖွေခြင်း
ထို့နောက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုရလဒ်များကို ဆရာဝန်အား ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသမှုစီစဉ်ခြင်းတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန်အတွက် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပါသည်။ တိကျသော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်သည် အရေးကြီးပါသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းသည် နောက်ထပ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဆင့်များကို ဆုံးဖြတ်ပေးမည်ဖြစ်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။

ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှု စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း နည်းစနစ်များ

၁။ ဖူးရီယာ အသွင်ပြောင်းခြင်း
ဖူးရီယာပြောင်းလဲခြင်းကို အချိန်ဒိုမိန်းရှိ အချက်ပြမှုများကို ကြိမ်နှုန်းဒိုမိန်းအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် အသုံးပြုသည်။ ဤနည်းစနစ်သည် နှလုံးခုန်ကြိမ်နှုန်း သို့မဟုတ် ဦးနှောက်လှုပ်ရှားမှုကဲ့သို့သော ဇီဝဆေးပညာအချက်ပြမှုများ၏ ကြိမ်နှုန်းအစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် အသုံးဝင်သည်။

၂။ Wavelet Transform ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
အချိန်နှင့် ကြိမ်နှုန်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း ထုတ်ယူရန်အတွက် မြန်နှုန်းမြင့်လှိုင်းပုံစံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုသည်။ ဤနည်းစနစ်သည် EEG ကဲ့သို့သော တည်ငြိမ်မှုမရှိသော ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှုများအတွက် အထူးသင့်လျော်ပါသည်။

၃။ ဒစ်ဂျစ်တယ် စစ်ထုတ်ကိရိယာ
Digital filter များ (low-pass၊ high-pass သို့မဟုတ် band-pass filter များကဲ့သို့) ကို signal မှ noise သို့မဟုတ် မလိုလားအပ်သော အစိတ်အပိုင်းများကို ဖယ်ရှားရန် အသုံးပြုသည်။

၄။ အဓိက အစိတ်အပိုင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (PCA)
PCA ကို ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများ၏ အတိုင်းအတာများကို အဓိကအစိတ်အပိုင်းများစွာအဖြစ် လျှော့ချရန်အတွက် အသုံးပြုပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေပါသည်။

၅။ စက်သင်ယူမှုနှင့် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု
စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရစ်သမ်များ (SVM၊ Decision Trees ကဲ့သို့) နှင့် deep learning (CNN၊ RNN ကဲ့သို့) တို့ကို ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှုများကို အလိုအလျောက် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အသုံးပြုပါသည်။

ဇီဝဆေးပညာတွင် အချက်ပြမှု စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း အသုံးချမှုများ

၁။ နှလုံးသွေးကြောဆိုင်ရာရောဂါ ရှာဖွေခြင်း
ECG အချက်ပြမှုများကို နှလုံးခုန်မမှန်ခြင်း၊ သွေးလည်ပတ်မှုနည်းခြင်းနှင့် နှလုံးသွေးကြောပိတ်ခြင်းကဲ့သို့သော နှလုံးရောဂါအမျိုးမျိုးကို ထောက်လှမ်းရန် အသုံးပြုပါသည်။ Fourier transforms နှင့် machine learning ကဲ့သို့သော နည်းပညာများသည် ECG အချက်ပြမှုများတွင် ပုံမှန်မဟုတ်သော ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

၂။ အိပ်စက်မှု စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် အိပ်စက်ခြင်း အရည်အသွေး
EEG နှင့် EOG (လျှပ်စစ်မျက်လုံးဂရမ်) အချက်ပြမှုများကို အိပ်စက်ခြင်းစက်ဝန်းများကို စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် အိပ်ပျော်နေစဉ် အသက်ရှူရပ်ခြင်းကဲ့သို့သော အိပ်စက်ခြင်းဆိုင်ရာရောဂါများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အသုံးပြုပါသည်။ အိပ်စက်ခြင်းအဆင့်များကို အမျိုးအစားခွဲခြားရန် Wavelet analysis နှင့် machine learning နည်းပညာများကို အသုံးပြုပါသည်။

၃။ အာရုံကြောနှင့်ကြွက်သား ပြန်လည်ထူထောင်ရေး
EMG အချက်ပြမှုများကို အာရုံကြောနှင့်ကြွက်သားပြန်လည်ထူထောင်ရေးတွင် ကြွက်သားလှုပ်ရှားမှုကို စောင့်ကြည့်အကဲဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်စစ်ထုတ်ကိရိယာများကို ဆူညံသံများကိုဖယ်ရှားရန် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိပြီး PCA နှင့် စက်သင်ယူမှုကို ဒေတာများကို ပိုမိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။

၄။ မကျူးကျော်ဘဲ ဇီဝကမ္မဗေဒဆိုင်ရာ စောင့်ကြည့်ခြင်း
PPG အချက်ပြမှုများကို နှလုံးခုန်နှုန်း၊ အောက်ဆီဂျင်ပြည့်ဝမှုနှင့် အခြားဇီဝကမ္မဗေဒဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို ကျူးကျော်ဝင်ရောက်ခြင်းမရှိဘဲ စောင့်ကြည့်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ အထွက်ဒေတာ၏ တိကျမှုကိုသေချာစေရန်အတွက် ဒစ်ဂျစ်တယ်စစ်ထုတ်ကိရိယာများနှင့် စက်သင်ယူမှုကို အသုံးပြုပါသည်။

၅။ ဦးနှောက်ရောဂါရှာဖွေခြင်း
EEG အချက်ပြမှုများကို ၀က်ရူးပြန်ရောဂါ၊ စိတ်ကစဉ့်ကလျားရောဂါနှင့် ADHD ကဲ့သို့သော အာရုံကြောဆိုင်ရာရောဂါများကို ရောဂါရှာဖွေရန် အသုံးပြုသည်။ Fourier transforms၊ wavelets နှင့် deep learning ကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို ဦးနှောက်လှုပ်ရှားမှုတွင် ပုံမှန်မဟုတ်သောပုံစံများကို ထောက်လှမ်းရန် အသုံးပြုသည်။

ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှု လုပ်ငန်းစဉ်တွင် စိန်ခေါ်မှုများ

၁။ ဆူညံသံနှင့် ရှေးဟောင်းပစ္စည်းများ
ပြင်ပအရင်းအမြစ်များမှ ဆူညံသံများနှင့် အပိုပစ္စည်းများ သို့မဟုတ် ခန္ဓာကိုယ်ကိုယ်တိုင်က ထွက်ပေါ်လာသော ဆူညံသံများသည် ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှုရယူခြင်းကို မကြာခဏ အနှောင့်အယှက်ပေးလေ့ရှိသည်။ ဤစိန်ခေါ်မှုအတွက် ခေတ်မီစစ်ထုတ်ခြင်းနည်းစနစ်များနှင့် အပိုပစ္စည်းများ ထောက်လှမ်းခြင်း အယ်လဂိုရစ်သမ်များကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။

၂။ တသမတ်တည်းရှိမှုနှင့် ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်မှု
ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှုများတွင် လူတစ်ဦးချင်းစီအကြား ကွဲပြားမှုကြောင့် တသမတ်တည်းရလဒ်များ ထွက်ပေါ်လာရန် ခက်ခဲစေသည်။ အသုံးပြုထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ဤကွဲပြားမှုကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်နိုင်ရမည်။

၃။ ရှုပ်ထွေးသောဒေတာ၏ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်
ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းစနစ်များစွာသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပညာရှင်များအတွက် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန်ခက်ခဲသော ရှုပ်ထွေးသောဒေတာများကို ထုတ်လုပ်ပေးသည်။ ထို့ကြောင့် တိကျမှန်ကန်ရုံသာမက အသုံးပြုရလွယ်ကူသော စနစ်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။

4. အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်ခြင်း။
ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှု လုပ်ဆောင်မှုတွင် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်မှု လိုအပ်လေ့ရှိပြီး အချက်ပြမှု ရယူခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတွင် အမြန်နှုန်းနှင့် ထိရောက်မှု လိုအပ်သည်။

နိဂုံး

ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှု လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ပြောင်းလဲလွယ်ပြီး အလျင်အမြန် တိုးတက်ပြောင်းလဲနေသော နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အသုံးချမှု အမျိုးမျိုးအတွက် နည်းစနစ်အမျိုးမျိုးကို ပေးဆောင်ပါသည်။ နှလုံးသွေးကြောဆိုင်ရာရောဂါ ရှာဖွေဖော်ထုတ်ခြင်းမှသည် အာရုံကြောနှင့် ကြွက်သား ပြန်လည်ထူထောင်ရေးအထိ၊ ဇီဝဆေးပညာဆိုင်ရာ အချက်ပြမှု လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စံနှုန်းများ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည်။ စိန်ခေါ်မှုများစွာ ရှိနေသော်လည်း နည်းပညာနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အယ်လဂိုရစ်သမ်များတွင် တိုးတက်မှုများသည် ဖြစ်နိုင်သမျှ၏ နယ်နိမိတ်များကို ဆက်လက်တွန်းအားပေးမည်ဖြစ်ပြီး၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရောဂါရှာဖွေဖော်ထုတ်မှုနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စောင့်ရှောက်မှုဆီသို့ ကျွန်ုပ်တို့ ပိုမိုနီးကပ်လာစေမည်ဖြစ်သည်။