科學(xué)家模擬心律不齊電信號(hào)

當(dāng)讓心臟肌肉保持同步的電脈沖“交響曲”變得混亂時(shí)，心率失常便會(huì)出現(xiàn)。盡管其癥狀通常很少被注意到，但在美國(guó)，心律不齊每年導(dǎo)致幾十萬(wàn)人死于突然的心臟驟停。限制預(yù)測(cè)此類事件的模型建立的一個(gè)主要問題是，無(wú)法測(cè)量并且監(jiān)控組合在一起讓心臟跳動(dòng)的上百個(gè)變量。

兩名德國(guó)馬普學(xué)會(huì)動(dòng)力學(xué)和自組織研究所的研究人員開發(fā)了一種利用人工智能精確建立心臟肌肉電興奮模型的算法。

這項(xiàng)研究利用了描述激發(fā)介質(zhì)的偏微分方程和一項(xiàng)被稱為回聲狀態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ESN）的技術(shù)，交叉預(yù)測(cè)了關(guān)于心臟組織中混亂的電波傳播的變量。

“這是一個(gè)眾所周知但頗具挑戰(zhàn)性的問題。我們提供了一種利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法的新解決方案?！闭撐淖髡咧弧⒃撗芯克镝t(yī)學(xué)物理學(xué)研究小組成員Ulrich Parlitz表示。

由于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)變得更加強(qiáng)大，因此諸如ESN等特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能代表動(dòng)力系統(tǒng)并且隨著時(shí)間流逝留下事件記憶。這有助于理解心律不齊的電信號(hào)是如何失去同步的。

研究人員建立的模型填補(bǔ)了動(dòng)態(tài)觀測(cè)器的空白。

在讓該算法接受了關(guān)于物理模型產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集方面的訓(xùn)練后，Parlitz和搭檔Roland Zimmermann向ESN輸入了新的被測(cè)量的時(shí)間序列。這一過程使觀測(cè)器得以交叉預(yù)測(cè)狀態(tài)向量。例如，假設(shè)研究人員知道某個(gè)時(shí)間點(diǎn)上特定心臟區(qū)域的電壓，他們便能重構(gòu)鈣電流的流動(dòng)。“雖然論文描述的是交叉預(yù)測(cè)問題，但ESN還可被用于預(yù)測(cè)未來(lái)行為。”Parlitz表示，理解心臟的電屬性只是一部分內(nèi)容。

Parlitz介紹，他和同事正在研究將心臟內(nèi)部機(jī)械動(dòng)力學(xué)的超聲測(cè)量結(jié)果包括進(jìn)來(lái)。該團(tuán)隊(duì)希望，或許有一天他們能將不同形式的測(cè)量結(jié)果同心臟跳動(dòng)的電學(xué)和機(jī)械學(xué)特征模型結(jié)合起來(lái)，從而改善心臟疾病的診斷和治療。