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Risk prediction analysis for post-surgical complications in cardiothoracic surgery
Cardiothoracic surgery patients have the risk of developing surgical site infections
(SSIs), which causes hospital readmissions, increases healthcare costs and may lead to
mortality. The first 30 days after hospital discharge are crucial for preventing these
kind of infections. As an alternative to a hospital-based diagnosis, an automatic digital
monitoring system can help with the early detection of SSIs by analyzing daily images
of patient’s wounds. However, analyzing a wound automatically is one of the biggest
challenges in medical image analysis.
The proposed system is integrated into a research project called CardioFollowAI,
which developed a digital telemonitoring service to follow-up the recovery of cardiothoracic
surgery patients. This present work aims to tackle the problem of SSIs by predicting
the existence of worrying alterations in wound images taken by patients, with the help of
machine learning and deep learning algorithms. The developed system is divided into a
segmentation model which detects the wound region area and categorizes the wound type,
and a classification model which predicts the occurrence of alterations in the wounds.
The dataset consists of 1337 images with chest wounds (WC), drainage wounds (WD)
and leg wounds (WL) from 34 cardiothoracic surgery patients. For segmenting the images,
an architecture with a Mobilenet encoder and an Unet decoder was used to obtain
the regions of interest (ROI) and attribute the wound class. The following model was
divided into three sub-classifiers for each wound type, in order to improve the model’s
performance. Color and textural features were extracted from the wound’s ROIs to feed
one of the three machine learning classifiers (random Forest, support vector machine and
K-nearest neighbors), that predict the final output.
The segmentation model achieved a final mean IoU of 89.9%, a dice coefficient of
94.6% and a mean average precision of 90.1%, showing good results. As for the algorithms
that performed classification, the WL classifier exhibited the best results with a
87.6% recall and 52.6% precision, while WC classifier achieved a 71.4% recall and 36.0%
precision. The WD had the worst performance with a 68.4% recall and 33.2% precision.
The obtained results demonstrate the feasibility of this solution, which can be a start for
preventing SSIs through image analysis with artificial intelligence.Os pacientes submetidos a uma cirurgia cardiotorácica tem o risco de desenvolver
infeções no local da ferida cirúrgica, o que pode consequentemente levar a readmissões
hospitalares, ao aumento dos custos na saúde e à mortalidade. Os primeiros 30 dias
após a alta hospitalar são cruciais na prevenção destas infecções. Assim, como alternativa
ao diagnóstico no hospital, a utilização diária de um sistema digital e automático de
monotorização em imagens de feridas cirúrgicas pode ajudar na precoce deteção destas
infeções. No entanto, a análise automática de feridas é um dos grandes desafios em análise
de imagens médicas.
O sistema proposto integra um projeto de investigação designado CardioFollow.AI,
que desenvolveu um serviço digital de telemonitorização para realizar o follow-up da recuperação
dos pacientes de cirurgia cardiotorácica. Neste trabalho, o problema da infeção
de feridas cirúrgicas é abordado, através da deteção de alterações preocupantes na ferida
com ajuda de algoritmos de aprendizagem automática. O sistema desenvolvido divide-se
num modelo de segmentação, que deteta a região da ferida e a categoriza consoante o seu
tipo, e num modelo de classificação que prevê a existência de alterações na ferida.
O conjunto de dados consistiu em 1337 imagens de feridas do peito (WC), feridas
dos tubos de drenagem (WD) e feridas da perna (WL), provenientes de 34 pacientes de
cirurgia cardiotorácica. A segmentação de imagem foi realizada através da combinação
de Mobilenet como codificador e Unet como decodificador, de forma a obter-se as regiões
de interesse e atribuir a classe da ferida. O modelo seguinte foi dividido em três subclassificadores
para cada tipo de ferida, de forma a melhorar a performance do modelo.
CaraterÃsticas de cor e textura foram extraÃdas da região da ferida para serem introduzidas
num dos modelos de aprendizagem automática de forma a prever a classificação final
(Random Forest, Support Vector Machine and K-Nearest Neighbors).
O modelo de segmentação demonstrou bons resultados ao obter um IoU médio final
de 89.9%, um dice de 94.6% e uma média de precisão de 90.1%. Relativamente aos algoritmos
que realizaram a classificação, o classificador WL exibiu os melhores resultados
com 87.6% de recall e 62.6% de precisão, enquanto o classificador das WC conseguiu um recall de 71.4% e 36.0% de precisão. Por fim, o classificador das WD teve a pior performance
com um recall de 68.4% e 33.2% de precisão. Os resultados obtidos demonstram
a viabilidade desta solução, que constitui o inÃcio da prevenção de infeções em feridas
cirúrgica a partir da análise de imagem, com recurso a inteligência artificial