Computer Recognizes Abnormal Heart Sounds In Children
Computer Recognizes Abnormal Heart Sounds In Children

컴퓨터가 어린아이들의 비정상 심장음을 알아낸다.



DALLAS, June 5 – An electronic stethoscope and a personal computer were used to distinguish innocent heart murmurs from those that may indicate a serious problem, and may help doctors render better medical decisions, researchers report in today’s Circulation: Journal of the American Heart Association.

달라스 6월5일- 전자청진시스템과 개인용 컴퓨터가 심각한 문제로 지적되는 심장으로부터 정상적인 심잡음을 구분하는데 이용되며, 그것들이 더 나은 의학적 결정을 하는데 의사들을 도울 수 있을 것이라는 연구 레포트가 오늘 발행되었다. : 미국심장협회 저널


“This technology offers great promise for the development of an accurate device for high-volume, low-cost screening for heart murmurs,” says lead author Curt G. DeGroff, M.D., a pediatric cardiologist at The Children’s Hospital and assistant professor in the department of pediatrics at the University of Colorado Health Sciences Center.

“이런 기술은 심잡음을 가려내는데 높은 볼륨, 적은 비용으로 정밀한 장비의 개발을 위한 약속을 제공한다.


Studies estimate that a heart murmur can be heard in 77 percent to 95 percent of children at some time during childhood.

연구한 바에 의하면 심잡음은 유년시절 기간 동안 때때로 어린아이들의 77%에서 95%까지 들려질 수 있다고 추측하고 있다.


A heart murmur is an extra heart sound heard with each heartbeat. Less than 1 percent of heart murmurs are a sign of problems such as those caused by defective heart valves or a malformed heart.

심잡음은 각 심박동과 함께 들리는 특별한 심장소리이다. 심잡음의 1%이하가 심장밸브에 문제가 있거나, 기형심장에 의해 원인이 되는 문제들이다.


“Early recognition of a heart murmur is important. But equally important, is to avoid identifying a child with a healthy heart as having an abnormal heart murmur,” says DeGroff.

일찍 심잡음을 알아채는 것이 중요하다. 그러나 동등하게 중요한 것은 비정상적인 심잡음을 가진 정상적인 심장의 아이들을 식별해 놓는 것이다.


Listening to the heart is the primary tool for distinguishing heart murmurs. But the human ear cannot appreciate many of the subtleties of heart sounds and the interpretation of the sounds is prone to error, says DeGroff.

심장소리를 듣는 것은 심잡음을 구분해 내는 것에 가장 기본적인 것이다. 그러나 인간의 귀는 심장소리 가운데 많은 미묘한 것들을 식별해 낼 수 없고, 심장소리의 해석은 오류를 낼 수가 있다고 DeGroff는 말한다.


An artificial neural network (ANN) – a computer program which can recognize complex patterns – was developed by co-investigator Roop L. Mahajan, Ph.D., a professor of mechanical engineering at the University of Colorado, Boulder, and other colleagues.

인공신경네트워크(ANN) – 컴퓨터 프로그램으로서 복잡한 패턴을 알아낼 수 있다 –은 Roop L. Mahajan 박사(콜로라도 대학의 역학엔지니어링 교수)와 다른 동료들에 의해 개발되었다.


ANNs are valuable tools that can learn complex interactions and identify subtle relationships that may not be apparent to humans. Studies of ANNs in cardiology have been mainly concerned with the evaluation of electrocardiogram (ECG) signals.

ANN은 인간에게 복잡한 상호작용을 배울수 있고, 명백하게 되지 않을 미묘한 관계성을 확인할 수 있는 가치있는 툴이다.  심장학에서의 ANN의 연구들은 주로 ECG 파형의 가치에 주로 관계되어 있다.


Their use on heart sounds has been examined in a few studies with limited results and applicability.

심장소리를 사용하는 그것들은 제한된 결과들과 적용화된 몇가지 연구 내에서 적용되었다.


Here, researchers used heart sound recordings from 69 patients – 37 with abnormal heart murmurs and 32 with innocent murmurs – to train the network. Using a special mathematical model, they converted the sound recordings into the energy-per-unit of frequency interval to take advantage of the computer’s pattern-recognition capabilities.

여기, 연구원들은 연습하기 위해 69명의 환자들로부터 녹음된 심장소리를 사용했다. - 37명은 비정상적인 심잡음이고, 32명은 병이 없는 사람이다. – 특별한 수학적 모델을 사용하여, 그들은 컴퓨터 패턴의 평균치를 취하기 위한 주파수별 간격의 단위당 에너지로 녹음된 소리를 전환시켰다


“The mathematical signature for each child and the patterns for innocent and abnormal murmurs are different,” Mahajan explains.  

“각 어린아이의 수학적 수치와 정상치의 패턴과 비정상 심잡음은 다르다”고 Mahajan은 설명한다.

The researchers fed samples of the heart recordings back to the ANN model and adjusted the frequency range and sensitivity of the signals to improve the computer’s ability to differentiate between the abnormal and innocent murmurs. They also re-entered the data to mathematically mimic consultations with multiple experts.

연구원은 녹음된 심장음의 견본을 ANN 모델에 피드백하고, 개선하는 신호의 주파수 범위와 비정상적이고 결점없는 심잡음을 구별하기 위한 컴퓨터의 능력을 정비했다. 그들도 다양한 전문가와의 수학상 모방의 상담에 데이터들을 다시 기입했다.

translated by JSKim.


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