CC BY
11
УДК 004.8
Куниевский В.В., Дударов С.П., Матроскин А.Г.
Влияние состава характеристических признаков на диагностику ухудшения слуха новорожденных в связи с перенесенным ковидом при нейросетевой кластеризации медицинских данных
Куниевский Валерий Владимирович, студент 3 курса бакалавриата факультета цифровых технологий и химического инжиниринга;
Дударов Сергей Павлович, к.т.н., доцент кафедры информационных компьютерных технологий; dudarov@muctr.ru;
Матроскин Александр Геннадьевич, к.м.н., старший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории клинической и экспериментальной детской оториноларингологии
1 ФГБОУ ВО «Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева», Россия, Москва, 125047, Миусская площадь, дом 9.
2 ФГАОУ ВО «Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова», Россия, Москва, 117997, ул. Островитянова, дом 1.
В данной статье исследуется влияние состава характеристических признаков на диагностику ухудшения слуха у новорожденных, связанного с перенесенным ковидом. Для анализа медицинских данных используется нейросетевая кластеризация, позволяющая выявить скрытые зависимости между различными показателями здоровья. Рассматриваются различные варианты кластеризации с целью выявления зависимостей от определенных показателей. Результаты исследования могут быть полезны для дальнейшего изучения и применения в клинической практике.
Ключевые слова: ковид, медицина, нейросети, кластеризация данных, интеллектуальный анализ данных, слух
The influence of the composition of characteristic features on the diagnosis of hearing impairment of newborns in connection with the transferred covid during neural network clustering of medical data
Kunievskiy V.V.1, Dudarov S.P.1, Matroskin A.G.2
1 D. Mendeleev University of Chemical Technology of Russia, Moscow, Russian Federation
2 Pirogov Russian National Research Medical University
In this article, the influence of the composition of characteristic features on the diagnosis of hearing impairment in newborns associated with the transferred covid is investigated. For the analysis of medical data, neural network clustering is used to identify hidden dependencies between various health indicators. Various clustering options are considered in order to identify dependencies on certain indicators. The results of the study may be useful for further study and application in clinical practice.
Keywords: covid, medicine, neural networks, data clustering, data mining, hearing
Новая коронавирусная инфекция (CОVID-19, ковид) - острое вирусное заболевание с аэрозольно-капельным и контактно--бытовым механизмом передачи. Заболевание вызывается вирусом Sars-COV-2, поражающим преимущественно легкие и сосуды, однако возможны поражения других органов и систем в том числе и слуха [1]. Работы в основном посвящены взрослым, данных о влиянии на слуховую функцию детей крайне мало и нет достоверной информации о внутриутробном влиянии вируса на органы слуха.
Использование искусственных нейронных сетей для анализа медицинских данных имеет огромный потенциал для выявления скрытых закономерностей и связей между различными показателями здоровья [2]. В случае исследования связи между заболеванием ковидом и ухудшением слуха у новорожденных нейросетевая кластеризация позволяет обрабатывать большие объемы данных и выявлять вероятные скрытые зависимости между различными медицинскими показателями.
Одно из возможных применений нейронных сетей -автоматическое выделение группы новорожденных детей с нарушением слуховой функции, которые ранее были неочевидны или незаметны для медицинских
специалистов. При этом в процессе анализа данных можно увидеть, какие черты являются общими для детей, попавших в тот или иной кластер, и какие имеются отличительные признаки у кластеров. Следует заметить, что можно выбирать различные параметры и ограничения для кластеризации, тем самым находя различные зависимости, связанные с возрастом, показателями по определенным видам обследований, по времени заболевания и т.д. Также нейросеть может помочь в быстром и точном анализе данных, что позволяет сократить время на исследования, диагностику и принятии решения о плане лечения.
В данной работе рассматривается задача прогнозировании риска возможного развития тугоухости или глухоты у детей первых полутора лет жизни, у которых был выявлен ковид вскоре после рождения или мамы которых перенесли данное заболевание в период беременности. При установлении повышенного риска ухудшения слуховой функции своевременно выполненный нейросетевой анализ медицинских данных может помочь в лечении и профилактике соответствующих состояний.
Необходимо учитывать, что использование нейронных сетей в медицинских исследованиях требует
тщательной валидации результатов, а также соблюдения этических принципов и
конфиденциальности данных пациентов. Также важно учитывать, что нейросетевой анализ не должен заменять медицинскую экспертизу и диагностику, а должен служить инструментом для более точного и эффективного исследования медицинских данных.
Исследование выполнялось с использованием математического аппарата нейронной сети Кохонена. Принцип ее работы заключается в том, что она создает систему нейронов, каждый из которых связан со входами. Связи нейрона характеризуются вектором весовых коэффициентов, каждый из которых соответствует определенному входному признаку. В процессе самообучения веса нейронов настраиваются на схожие наборы входных данных. При этом каждый нейрон сети - это определенный кластер объектов (в нашем случае - пациентов), обладающих близкими по величине признаками.
В начале работы алгоритма самообучения веса нейронов выбираются случайно, в зависимости от поданных примеров, а затем на каждой итерации находится ближайший нейрон (нейрон-победитель), соответствующий новому входному вектору [3]. По значениям входных переменных обновляются веса самого нейрона-победителя, а также (в случае включения в настройках алгоритма соответствующей опции) с меньшим коэффициентом значимости - веса других, ближайших к входному вектору нейронов. Критерий близости входов к кластеру - евклидово расстояние между ними и координатами его центра.
Для решения поставленной задачи использована выборка данных по результатам исследования слуховой функции детей, переболевших ковидом, а также детей, чьи матери перенесли данное вирусное заболевание во время беременности, что предположительно могло повлиять на внутриутробное развитие органов слуха у плода, и в дальнейшем привести к развитию тугоухости или глухоты у ребенка в течение первых полутора лет жизни. По каждому ребенку помимо показателей обследований имеется информация о возрасте на момент обследования, сроке гестации, времени болезни (самого ребенка или матери соответственно), а также о других характеристиках, установленных в процессе исследования слуховой функции.
В ходе процедуры жесткой кластеризации по одному единственному признаку - возрасту на момент обследования - задавались количество кластеров, коэффициент скорости самообучения, количество эпох. По результатам распределения по кластерам выполнялся кластерный анализ, позволивший получить обобщенную характеристику кластеров, которую можно распространить на детей, попавших в них и, как следствие, сделать в их отношении общие выводы.
Рассмотрим результаты распределения слуховых показателей детей по возрасту на момент прохождения обследования, разделив их на следующие группы: от 0 до 3 мес. (1 кластер, 16 детей), от 3 до 6 мес. (2 кластер, 60 детей), от 6 до 9 мес. (3 кластер, 48 детей), от 9 до 12 мес. (4 кластер, 43 ребенка), от 12 мес. и старше (5 кластер, 91 ребенок).
На рис. 1 представлены все 5 кластеров с соответствующими им средними значениями характеристических признаков.
В настоящее обследование входили дети, как рожденные в срок физиологических родов, так и недоношенные. Учитывая критерии кластеризации, а именно возраст, распределение детей относительно сроков гестации, получилось, что в первый и второй кластеры вошли в основном дети, рожденные на сроке 29 недель, в третий кластер - 36 недель, а в четвертый и пятый кластеры - 32 недели.
Распределение показывает, что выборка представлена в основном детьми недоношенными, с незрелым органом слуха при рождении, что очень важно учитывать в дальнейшем при диагностике, в связи со склонностью этого контингента детей к развитию транзиторной (приходящей) тугоухости или аудиторной нейропатии.
Дополнительно к этому для сравнения была произведена стандартная, полная кластеризация на основе алгоритма нейронной сети Кохонена также по 5 кластерам, формируемым случайным образом с учетом всех характеристических признаков. Результаты данной кластеризации можно увидеть детально на рис. 2. Здесь в полном объеме раскрываются особенности результатов исследования слуховой функции у детей методами отоакустической эмиссии и в особенности слухового ответа на постоянный сигнал (ASSR -Auditory Steady State Response) и коротколатентных слуховых вызванных потенциалов (КСВП) в первые 18 мес. жизни, что является важным в своевременной диагностике тугоухости и глухоты, особенно у недоношенных детей.
Для сравнения результатов кластеризации по одному и по всем признакам возьмем более-менее похожие группы из получившихся в каждом случае по соотношению детей, переболевших самостоятельно и детей, чьи матери переболели ковидом (кластеры под номерами 4 в обоих случаях).
При кластеризации по ограниченному набору признаков возраст детей, прошедших обследование, составил зафиксированное значение 9 мес. Одновременно во втором случае - чуть более 6 мес., что уже говорит о разном составе исследуемых пациентов в этих кластерах.
При сравнении четвёртых кластеров отмечается одинаковый средний показатель срока гестации. В части исследования слуховой функции имеет место схожая общая картина показателей отоакустической эмиссии на частоте продукта искажения (первые 8 строк). Значения амплитуды ответа соответствуют низкоамплитудным сигналам, что может говорить о сохраняющейся незрелости улитки, однако есть положительная возрастная динамика.
Показатели ASSR соответствуют норме как в 6, так и в 9 месяцев.
При сравнении общей картины соответствия данных КСВП другим показателям внутри каждой таблицы следует отметить несоответствие картины КСВП данным, полученным при других методах обследования. Однако, если сопоставлять КСВП в
кластере 4 детей в возрастах 6 и 9 месяцев, отмечается отрицательная динамика при сравнении показателей латентности акустического ответа на правое ухо при стимуляции на 40 и 60 дБ и стабильно низких показателей при всех стимуляциях на левое, что может говорить как об ухудшении слуховой функции, так и незрелости, и требует дальнейшего наблюдения за недоношенными детьми. При сохранении в дальнейшем таких данных или прогрессирующем увеличении показателей ASSR детям будет рекомендовано обращение в сурдологический центр для реабилитации.
Предварительный анализ результатов показывает, что существуют различия в показателях слуховой функции у детей, переболевших ковидом
самостоятельно или чьи матери перенесли заболевание во время беременности. В первом случае (когда болели дети) это может быть связано с воздействием вируса на отделы слухового анализатора, который является во многих случаях еще не сформированным до конца, а во втором (когда болели мамы) - с повышенным риском преждевременных родов, гипоксии плода, возможным нарушением внутриутробного органогенеза или внутриутробным воздействием на нейроны периферического или центрального отделов слухового анализатора. Данные различия подтверждаются результатами обследований как по отоакустической эмиссии, так и по ASSR и КСВП.
Свойство 1 Кластер 2 Кластер 3 Кластер 4 Кластер 5 Кластер
Мать | 0,3125 0.2333 0.9375 0,5116 0,3407
Срок беременности на момент болезни 4,75 5.6 21,2033 9,9767 6,3571
Ребенок 0,6375 0.15 0,0625 0,3433 0,1643
Возраст на момент болезни 6,3125 1.1 0,3333 1,6047 0,6313
срок гестации на момент обследования(нед) 29,45 29,275 35,9533 32,0744 29,9495
возраст на момент обследовании 16 12 3 9 6
отоакустическая эмиссия Пр.уяа 1кГц 0,1062 2.36 1,275 1,9791 1,1099
отоакустическая эмиссия Пр.уяа 2кГц 3,3563 10,7617 6,1335 7,6605 3,2396
отоакустаческая эмиссия Пр.уха 4кГц 10,4625 3.4067 4,1917 6,9 6,0066
отоакустаческая эмиссия Пр.уха (кГц 5,3313 4,0633 2,6333 4,5349 4,0346
отоакустическая эмиссия Лев .уха 1кГц 6,0625 1,245 1.3S54 2,4 1,4176
отоакустаческая эмиссия Лев .уха 2кГц 13,3633 11,95 6.2396 3,1767 3,0791
отоакустическая эмиссия Лев .уха 4кГц 9.3138 7.3367 3.9771 6,693 5,6593
отоакустическая эмиссия Лев .уха бкГц 6,3433 3.3333 2.2396 2,2442 2,0956
отоакустическая эмиссия Пр.уяа 0,5-1,5«.Гц 2,375 0.5 0.6042 1,3605 0,4236
отоакустическая эмиссия Пр.уха 1,5-2,5кГц 14,2312 З.ЭЗЗЗ 7.2033 10,0233 4,1363
отоакустическая эмиссия Пр.уха 2,5-3,5кГц 11,375 3,0333 6,375 3,6744 4,3077
отоакустическая эмиссия Пр.уха 3,5-4,5кГц 9,0625 0.95 6.0203 6,2553 3,3956
отоакустическая эмиссия Пр.уха 4,5-5,5к Гц 1,4375 0.15 0.5333 1,4136 0,6264
отоакустическая эмиссия Лев .уха D.5-1,5кГц 4 1.1167 2 1,3433 0,2747
отоакустическая эмиссия Лев .уха 1,5-2,5«. Гц 15,25 3.2 7.2292 10.55S1 3,3791
отоакустическая эмиссия Лев .уха 2,5-3,5к Гц 12,3125 2.3167 7.2292 10,3953 3,7532
отоакустическая эмиссия Лев .уха 3,5-4,5кГц 9,125 1,3333 5,9533 6,136 2,3901
отоакустическая эмиссия Лев .уха 4,5-5,5к Гц 2,4375 0,3667 0,4533 0,7209 0,3346
ASSR Пр.уха 900Гц 16,5625 29,4167 15,9375 27,6047 23,3462
ASSR Пр.уха 1ССиГц 12,3125 13,5 13,3333 21,3953 20,939
ASSR Пр.уха Ж и Гц 7,1375 15,3333 12,5 13,7209 20,2193
ASSR Пр.уха 4000Гц 13,125 15,3333 11,3542 20 19,3407
ASSR Лев .уха 5ССГц 21,375 29,75 16,6667 30,1163 29.45D5
ASSR Лев .уха 1 DC и Гц 17,5 20 15,3125 23,1395 20.D549
ASSR Лев .уха 2000Гц 13,125 20,5333 13,4375 20 IS,0769
ASSR Лев .уха ЛСШи, 11,375 13,5 11,5625 21,0465 16,7033
КСВП латентностъ Пр.уяа 20 4,2031 3,063 1,339 4,0636 2,3933
КСВП латентностъ Пр.уяа 4D 3,6162 3,1275 1,6571 3,6444 2,9701
КСВП латентностъ Пр.уха 60 3,2033 4,3713 1,3303 3,044 3,1537
КСВП латентностъ Лев .уха 20 4,2375 3,0565 1,3362 3,4919 2,6179
КСВП латентностъ Лев.уха 4D 3,6075 3.05 1.5143 3.0D67 3,7215
КСВП латентностъ Лев.уха (И) 2,3533 4.3163 1.3165 2,36 2,74
Рис. 1. Вывод средних значений при кластеризации по возрасту на момент обследования
Свойство 1 Кластер 2 Кластер 3 Кластер 4 Кластер 5 Кластер
Мать | 0,3333 0,6 0,4615 0.6 0,3714
Срок беременности на момент болезни В,463 17,3 3,3462 13.2667 7,7714
Ребенок 0,314S 0,4 0,2303 0.2667 0,0357
Возраст на момент болезни 2,3143 2,4 1 1.4 0,4236
срок гестации на момент обследованин(нед) 30,614S 35,4 33,5769 32 29,6914
возраст на момент обследования 9,9074 9,2 7,3462 6.4 3,6571
отоакустическан эмиссии Пр.уха 1кГц 2,3643 0 0 1.9733 -0,9236
отоакустическан эмиссии Пр.уха 2кГц 14,6611 11,13 0 6.9267 1,3371
отоакустическая эмиссии Пр.уха 4кГц 12,3556 6,12 -0,3077 4,9267 0,4514
отоакустическан эмиссии Пр.уха (кГц 6,0273 2,16 0 2.5147 0,9636
отоакустическая эмиссии Лев.уха 1кГц 2,137 0 0 3.3933 0,3229
отоакустическан эмиссии Лев.уха 2кГц 14,1111 0 0,5769 S.4367 5,0436
отоакустическан эмиссии Лев .уха 4кГц 11,2773 0 1.1 В. 1267 1,4543
отоакустическан эмиссии Лев .уха {кГц 4,7222 0 1,1692 -0,2 0,1143
отоакустическан эмиссии Пр.уха 0,5-1,5кГц 2,2037 0 0 0 1
отоакустическая эмиссии Пр.уха 1,5-2,5кГц 10,5019 3,4 0 10 2,0236
отоакустическая эмиссии Пр.уха 2,5-3,5кГц 9,6111 3 0 9,7333 1,5143
отоакустическан эмиссии Пр.уха 3,54,5кГц 6,4259 0 0 6.7333 0,6357
отоакустическан эмиссии Пр.уха 4,5-5,5кГц 1,2037 0 0 0 0,2357
отоакустическая эмиссии Лев .уха С,5-1,5кГц 2,5135 0 0 1,4667 0,6357
отоакустическан эмиссии Лев .уха 1,5-2,5кГц 10,01 S5 3 2 S.S667 3,0357
отоакустическая эмиссии Лев .уха 2,5-3,5«. Гц 3,3704 0,3 1,2303 10 2,3143
отоакустическан эмиссии Лев .уха 3,5-4,5кГц 6 0 0,3077 6.3333 1,6571
отоакустическая эмиссии Лев .уха 4.5-5,5к Гц 0,7222 0 0 0 0,6
ASSR Пр.уха БСИГц 25,5556 13 53,4615 27,3333 32,5714
ASSR Пр.уха 1(Ю0Гц 16,7593 12 61,9231 16,6667 22,2357
ASSR Пр.уха 200СГц 15 3 61,5335 13,6667 20,2357
ASSR Пр.уха 4Си"Гц 14,2593 42 65 16 13,5714
ASSR Лев .уха 500 Гц 26,7593 33 60 29,3333 32,1429
ASSR Лев .уха 1000Гц 17,???? 36 52,6923 22 20,3571
ASSR Лев .уха 2ШГц 15,1352 77 62,3077 14,6667 13,5714
ASSR Лев .уха 4000Гц 14,0741 32 57,3077 19 13,1429
КСВП латентностъ Пр.уха 20 6,6313 3,6 0 2,7773 5,3794
КСВП латентностъ Пр.уха 4D 5,3613 3,073 0,4303 5,0753 5,0509
КСВП латентностъ Пр.уха 60 4,9639 0 2,0615 4,6047 5,3677
КСВП латентностъ Лев.уха 20 6,693 0 1,0923 0 6,3117
КСВП латентностъ Лев.уха 4D 5,3246 0 2,02 2,7053 5,99
КСВП латентностъ Лев.уха 60 4,533 1,266 3,4562 4,266 4,4033
Оба варианта кластеризации интересны с точки зрения результатов и могут помочь при диагностике проблем развития слуха ребенка и их своевременной коррекции. Так, например, по первому способу кластеризации можно более детально изучить развитие заболевания, а также осложнений после болезни, в то время как по второму способу кластеризации можно лучше выявить группы детей, поддающиеся влиянию вируса в большей степени чем остальные.
Список литературы
1. Русецкий Ю.Ю. и др.
Оториноларингологические аспекты течения
заболевания у детей, инфицированных вирусом
8ЛЯ8-СоУ-2/ Ю.Ю. Русецкий, И.Ю. Мейтель, А.Р. Бабаян, У.С. Малявина. - Вестник оториноларингологии, 2020, т. 85, №2. - С. 63-66.
2. Матвеев Д.И., Дударов С.П. Классификация медицинских данных с использованием многослойных перцептронов/ Д.И. Матвеев, С.П. Дударов. - Успехи в химии и химической технологии: сб. науч. тр. Том XXXIII, № 11. - М.: РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2019. - с. 65-67.
3. Дударов С.П., Папаев П.Л. Теоретические основы и практическое применение искусственных нейронных сетей. - М.: РХТУ им. Д.И. Менделеева, 2014. - 104 с.
