Εκτίμηση του Ρίσκου Ρήξης Ανευρύσματος Ανιούσας Αορτής με Τεχνικές Μηχανικής Μάθησης
Creators: name: Αθανασακοπούλου, Κωνσταντίνα Αχιλλεύς
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Ανιούσα αορτή
Ρήξη ανευρύσματος
Μοντέλα μηχανικής μάθησης
Ascending aorta
Aneurysm rupture
Machine learning models

description: Η παρούσα μελέτη στοχεύει στην ανάπτυξη μεθόδων εκτίμησης του κινδύνου που διατρέχουν ασθενείς με ανεύρυσμα ανιούσας αορτής να υποστούν ρήξη ανευρύσματος. Συγκεκριμένα, οι ασθενείς κατατάσσονται σε τρεις κατηγορίες με βάση το συγκεκριμένο ρίσκο ρήξης. Αυτό επιτυγχάνεται μέσω εκπαίδευσης μοντέλων μηχανικής μάθησης που εκπαιδεύονται σε δείκτες που αφορούν σε γεωμετρικά χαρακτηριστικά του ανευρύσματος αλλά και αιμοδυναμικά στοιχεία. Το ανεύρυσμα ανιούσας αορτής αποτελεί μία πάθηση-μυστήριο για την ιατρική κοινότητα καθώς, μέχρι σήμερα, δεν έχει ταυτοποιηθεί το ακριβές αίτιο που ευνοεί την εμφάνιση την περαιτέρω ανάπτυξή της. Για τον λόγο αυτό, κρίνεται επιτακτική η ανάγκη προσδιορισμού ενός δείκτη εκτίμησης του ρίσκου που διατρέχουν οι ασθενείς με ανεύρυσμα να υποστούν αορτικό διαχωρισμό ή/και ρήξη ανευρύσματος. Παρόλο που εμφανίζονται πολλές σχετικές έρευνες στη βιβλιογραφία, με αρκετές από αυτές να εξετάζουν τη διάμετρο του ανευρύσματος ως έναν τέτοιο δείκτη, ακόμα δεν έχει ταυτοποιηθεί κάποιος που να εκπληρώνει με υψηλή ακρίβεια τον προαναφερθέντα σκοπό. Στην εν λόγω μελέτη, εξετάστηκαν διάφορες παράμετροι ως δείκτες εκτίμησης του ρίσκου ρήξης ανευρύσματος ανιούσας αορτής με χρήση τεχνικών μηχανικής μάθησης. Η μελέτη επικεντρώθηκε στην εξέταση τριών παραμέτρων που σχετίζονται με τη γεωμετρία της εν λόγω πάθησης, οι οποίες είναι η καμπυλότητα, η στρέβλωση και η διάμετρος του ανευρύσματος και πέντε αιμοδυναμικών παραμέτρων, οι οποίες είναι η καρδιακή παροχή, η μέση αρτηριακή πίεση, η συστολική πίεση, η υπέρταση και οι β-αποκλειστές. Το σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιήθηκε χωρίστηκε ανάλογα με τις εκάστοτε παραμέτρους που εξετάστηκαν σε δύο υποσύνολα, τα οποία απαρτίζονταν από 40 και 25 ασθενείς αντίστοιχα. Κάθε ένας ασθενής κατατάχθηκε σε μία κλάση με βάση το ρίσκο ρήξης που διατρέχει το οποίο καθορίστηκε μέσω της τιμής του μέτρου πίεσης-παραμόρφωσης. Έτσι, προέκυψαν τρεις κλάσεις: χαμηλού, μέτριου και υψηλού ρίσκου ρήξης. Οι παράμετροι της κάθε κατηγορίας χρησιμοποιήθηκαν είτε ξεχωριστά είτε σε συνδυασμούς μεταξύ τους για την εκπαίδευση τριών μοντέλων μηχανικής μάθησης - KNN, Random Forest και SVC. Η απόδοση κάθε μοντέλου προσδιορίστηκε μέσω υπολογισμού της ακρίβειας πρόβλεψης της κλάσης ρίσκου κάθε ασθενούς. Συνολικά, βρέθηκε ότι τα μοντέλα SVC πέτυχαν τη μεγαλύτερη ακρίβεια πρόβλεψης της κλάσης ρίσκου των ασθενών σε ποσοστό 60-80\% για τους ακόλουθους συνδυασμούς παραμέτρων: 1) καμπυλότητα και στρέβλωση, 2) καρδιακή παροχή, συστολική πίεση και υπέρταση και 3) καρδιακή παροχή, συστολική πίεση και β-αποκλειστές. Αντιθέτως, η διάμετρος του ανευρύσματος αποδείχθηκε ανεπαρκής δείκτης επιβεβαιώνοντας τα ήδη υπάρχοντα στη βιβλιογραφία ευρήματα. Από την έρευνα προέκυψε ότι ο συνδυασμός δεικτών μπορεί να επιτύχει καλή ακρίβεια πρόβλεψης του ρίσκου ρήξης μέσω μοντέλων μηχανικής μάθησης ακόμα και για δείκτες οι οποίοι δεν είναι τόσο χρονοβόροι ή/και κοστοβόροι ως προς τη μέτρησή τους.
description: The present study focuses on the development of the rupture risk estimation of patients who suffer from ascending aortic aneurysm. More specifically, the patients are classified into three categories based on this rupture risk. This is achieved through machine learning models that are trained with indices based on the aneurysm geometrical characteristics and haemodynamics features. Ascending aortic aneurysm is, to this day, a mystery-disease in the medical community since the exact cause that causes its development and growth have not been identified yet. On account of this, it is critical to define an index to estimate the aortic dissection and/or rupture risk of this type of aneurysm. Despite the fact that a number of relevant studies appear in the bibliography, with many of them examining the diameter of the aneurysm as a risk estimation index, there has not been any identified that achieves high accuracy for the aforementioned cause. In the present study, various parameters were examined as rupture risk estimation indices of patients who suffer from ascending aortic aneurysm by using machine learning techniques. The study focused on examining three parameters related to the geometry of this disease which are curvature, tortuosity and diameter of the aneurysm and five parameters related to the patient's arterial pressure which are cardiac output, mean arterial pressure, systolic pressure, hypertension and beta-blockers. The dataset used was divided depending on the parameters into two subsets which consist of 40 and 25 patients respectively. Each patient was categorized into a risk class based on their rupture risk which was specified by the pressure-strain modulus value. Therefore, there were three classes: low, medium, and high rupture risk. The parameters of each of these two categories were used either separately or in combinations for the training of three machine learning models - KNN, Random Forest, and SVC. The performance of each model was defined by calculating the prediction accuracy of each patient's risk class. Overall, it was concluded that the SVC models achieved higher accuracy reaching 60-80\% for the following parameter combinations: 1) curvature and tortuosity, 2) cardiac output, systolic pressure, and hypertension, and 3) cardiac output, systolic pressure, and beta-blockers. On the contrary, the aneurysm diameter was proven to be insufficient verifying the findings present in the bibliography. From this study, it was arisen that combination of indices can achieve good accuracy of rupture risk classification of patients with ascending aortic aneurysm through machine learning models even for indices that are not that expensive and/or cost-consuming to measure.