Miðbiksmat í tölvunarfræði - Ana Borovac

Streymi

Heiti ritgerðar: Reiknirit fyrir greiningu á flogum í nýburum – með klíníska hagnýtingu að leiðarljósi

Doktorsefni: Ana Borovac

Doktorsnefnd:
Steinn Guðmundsson, prófessor í tölvunarfræði við Háskóla Íslands, Tómas P. Rúnarsson, prófessor í iðnaðarverkfræði við Háskóla Íslands, Samspa Vanhatalo, prófessor við Háskólann í Helsinki.

Ágrip

Flogaköst eru tiltölulega algeng í nýburum og er mikilvægt að greina þau og meðhöndla snemma þar sem flog geta valdið varanlegum heilaskaða. Nákvæmasta greining sem völ er á, fæst með túlkun sérfræðings á heilariti (EEG) sjúklings og samhliða vídeóupptökum. Sem stendur er tiltölulega sjáldgæft að slík greining sé aðgengileg á gjörgæsludeildum fyrir nýbura. Því er til mikils að vinna ef tekst að þróa reiknirit sem greinir flog sjálfvirkt með góðri nákvæmni. Í verkefninu var unnið með sjálfvirka greiningaraðferð sem byggir á tauganetum. Niðurstöður tilrauna sýna að með því að nýta merkingar frá mörgum sérfræðingum þegar lítið er til af þjálfunargögnum fæst meiri nákvæmni en þegar einungis eru notaðar merkingar frá einum sérfræðingi. Ennfremur kom í ljós að safn tauganeta sem þjálfuð voru á sundurlægum þjálfunargögnum hafði svipaða nákvæmni og eitt net sem þjálfað var á öllum gögnunum samtímis. Þetta bendir til þess að hægt sé að nýta gögn frá mörgum sjúkrastofnunum samtímis á einfaldan máta, án þess að stofnanirnar þurfi að deila viðkvæmum gögnum sín á milli. Til að hægt sé að nota sama reiknirit á mörgum stofnunum þarf það að ráða við breytilegan fjölda EEG rása. Niðurstöður benda til þess, að hliðstætt við sérfræðinga, þá minnkar nákvæmnin þegar rásum fækkar, en þó ekki meira en svo, að meirihluti floganna greinist áfram. Loks kom í ljós að með því fella burt hnúta úr netinu af handahófi (dropout), bæði á meðan þjálfun og flokkun stendur, fæst bætt líkindamat á flog/ekki flog atburði. Þannig má vara notendur við þegar mikil óvissa er í spám, sem aftur leiðir til aukins trausts notenda á kerfinu.