根據(jù)在奧地利維也納舉行的歐洲呼吸學會 (ERS) 大會上公布的研究，可以通過分析早產(chǎn)兒睡眠時的呼吸模式來訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡 (ANN) 來檢測早產(chǎn)兒的肺部疾病。
該項研究由瑞士巴塞爾大學生物醫(yī)學工程系兼職教授、大學兒童醫(yī)院研究小組負責人埃德加·德爾加多-?？颂?(Edgar Delgado-Eckert) 發(fā)表。
支氣管肺發(fā)育不良 (BPD) 是一種會影響早產(chǎn)兒的呼吸問題。當新生兒的肺部在出生時尚未發(fā)育時，他們通常需要呼吸機或氧氣治療的支持——這些治療可能會拉伸和刺激肺部，從而導致 BPD。
但識別 BPD 很困難。肺功能測試通常需要成人按要求呼氣——這是嬰兒無法做到的——因此目前的技術需要精密的設備來測量嬰兒的肺通氣特征。因此，BPD 是少數(shù)幾種通常通過其主要原因之一——早產(chǎn)和呼吸支持來診斷的疾病之一。
ANN 是用于分類和預測的數(shù)學模型。為了做出準確的預測，ANN 需要先用大量數(shù)據(jù)進行訓練，這在 BPD 方面帶來了問題。
德爾加多-埃克特教授解釋說：“直到最近，對大量數(shù)據(jù)的需求阻礙了為嬰兒肺部疾病創(chuàng)建準確模型的努力，因為評估他們的肺功能非常困難。
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