Hvordan optimalisere SCG-målingens nøyaktighet og effektivitet ved hjelp av k-medoid klynging og ulike tilnærminger for avstandsmåling

I denne studien undersøkes hvordan ulike teknikker for seismokardiografisk (SCG) signalbehandling kan forbedre nøyaktigheten og effektiviteten til SCG-klustering, med mål om å utvide klinisk nytteverdi av SCG-målinger. SCG gir verdifull informasjon om hjertefunksjon gjennom registrering av vibrasjoner som genereres av hjerteslagene. Studien tar sikte på å identifisere de beste målingene og de mest relevante funksjonene for SCG for å forbedre presisjonen og påliteligheten ved analysen. Her benyttes K-medoid klynging sammen med to forskjellige metoder for å beregne avstand: Dynamic Time Warping (DTW) og Euklidsk avstand, hvor sistnevnte er kombinert med en maksimal krysskorrelasjonsjustering, en tilnærming kjent som Ecorr.

DTW er spesielt nyttig når variasjonen i hjertefrekvensen er høy, da det tar hensyn til deformasjonene i signalene ved å justere tidspunktene for å maksimere likheten mellom hendelsene. På den annen side er Euklidsk avstand kjent for å være mer beregningsmessig effektiv, og derfor er det et foretrukket valg når man ønsker å redusere databehandlingskostnadene. Denne studien sammenligner de to tilnærmingene på flere kriterier: nøyaktighet i klynging, romlig konsistens, hjertefrekvensmønstre, variasjon mellom klyngene og beregningsmessig effektivitet.

En annen viktig aspekt ved studien er undersøkelsen av hvordan initialbetingelser påvirker resultatene av klyngingen. Initialiseringen i K-medoid metoden refererer til den første tildelingen av SCG-slag til klynger. Denne tildelingen kan gjøres tilfeldig, eller basert på fysiologiske forhold som lungens volum eller retningen på luftstrømmen i respiratoriske faser. To forskjellige initialbetingelser er studert: én basert på luftstrømmens retning (FL) og den andre basert på lungens volum (LV). Denne tilnærmingen fører til fire forskjellige klyngingsmodaliteter: DTW-LV, DTW-FL, Ecorr-LV, og Ecorr-FL.

Preprosesseringen av de innsamlede dataene inkluderer filtrering av SCG, ECG og respiratoriske flow-rate-signaler for å fjerne støy fra forskjellige kilder. Signalet ble band-pass filtrert innenfor bestemte frekvensbånd for å fjerne lavfrekvent støy og høyfrekvent støy som kan stamme fra respiratoriske bevegelser eller tale. Lungens volum ble beregnet ved å integrere den filtrerte flow-rate-dataen og justere den ved å fjerne gjennomsnittet. Videre ble SCG-slagene segmentert basert på R-toppene i ECG, som ble detektert ved hjelp av Pan-Tompkins-algoritmen.

Klyngingsteknikken som ble brukt i denne studien var K-medoid, en delvis metode der SCG-slagene ble delt inn i klynger basert på avstanden fra de representerende objektene i hver klynge. K-medoid-metoden ble valgt for dens relative lavere beregningskostnad sammenlignet med K-means, som krever at slagene har samme lengde for å beregne gjennomsnittet. K-medoid-metoden er en iterativ heuristisk prosess som fortsetter til en optimal løsning er oppnådd, altså når medlemskapene i klyngene ikke endres ved flere iterasjoner, eller når maksimumsantallet for iterasjoner er nådd.

En alternativ klyngingsteknikk som ble vurdert, var hierarkisk klynging, som kan deles inn i agglomerativ og divisiv metode. Begge metodene lider imidlertid av ulemper, som irreversibilitet og følsomhet for uteliggere. I denne studien ble ikke modellbasert klynging benyttet, da den ikke egner seg til å oppdage strukturer i dataene i den nåværende studiens datasett.

I tillegg til disse tekniske detaljene, er det viktig for leseren å forstå at de valgte metodene ikke bare påvirker klyngenes nøyaktighet, men også hvordan de kan brukes til å forbedre diagnostikk i klinisk praksis. Effektiv SCG-analyse kan bidra til bedre forståelse av hjertefunksjoner, spesielt i kontekster der tradisjonelle metoder som EKG har begrensninger. Den metodiske tilnærmingen som benyttes, kan bidra til mer presise prediksjoner om pasientens helsetilstand, særlig når det gjelder det kardiopulmonale samspillet som ofte er vanskelig å vurdere med bare én enkelt type signal.

Hvordan initialbetingelser påvirker clustering av seismokardiografiske signaler

Clustering av seismokardiografiske (SCG) signaler har blitt ansett som et nyttig verktøy for å forstå fysiologiske prosesser, men nøyaktigheten og konsistensen av disse prosessene er avhengig av flere faktorer, inkludert valg av initialbetingelser. De initiale betingelsene, som bestemmes ved hjelp av ulike algoritmer, kan ha stor innvirkning på den endelige løsningen for clustering. Dette er spesielt relevant i sammenheng med vurderingen av clusterens spatial distribusjon og inter-subjektavtale, som kan være avgjørende for å forstå hvordan signalene oppfører seg under forskjellige fysiologiske tilstander.

I en studie ble det undersøkt hvordan ulike initialbetingelser påvirker nøyaktigheten og konsistensen av clustering-resultatene. De to viktigste initialbetingelsene som ble vurdert, var LV (left ventricle) og FL (flow-lung volume). Ved bruk av FL som initialbetingelse viste det seg at clustering hadde høyere nøyaktighet og bedre konsistens i forhold til LV-betingelsen. Dette ble bekreftet gjennom flere eksperimenter, som viste at FL-betingelsen resulterte i en betydelig lavere vinkel i forbindelse med de feature-medianene som ble oppnådd fra clustering.

Videre ble det observert at det var betydelige forskjeller i angle-verdiene for clustering-modusene, spesielt mellom DTW (Dynamic Time Warping) og Ecorr (correlation). Selv om begge metodene førte til lignende resultater i forhold til initialbetingelsene, var det en tydelig fordel ved bruk av FL, da denne metoden hadde lavere gjennomsnittlig vinkel i feature-space. Det er viktig å merke seg at slike resultater kan bidra til en bedre forståelse av hvordan clustering-algoritmer kan optimaliseres for å gi mer konsistente og pålitelige resultater på tvers av ulike subjekter.

En annen viktig observasjon i studien var relatert til endringer i hjertefrekvensen under respirasjon, et fenomen kjent som respiratorisk sinusarytmi (RSA). I flere tilfeller ble det funnet en signifikant forskjell i hjertefrekvensen mellom de ulike clusterene, noe som ytterligere understøtter betydningen av respirasjon i hjertets rytme og fysiologi. Når clustering-algoritmene ble testet på hjertefrekvensdata, ble det også funnet at FL-betingelsen resulterte i høyere nøyaktighet for å identifisere disse endringene i hjertefrekvensen (AHRD), sammenlignet med LV-betingelsen.

Det er også viktig å forstå at valg av initialbetingelser ikke bare påvirker clusteringens nøyaktighet, men også hvor effektivt algoritmen kan finne løsninger uten å bli fanget i lokale minima. I tilfeller der fysiologiske prosesser ikke er fullt kjent, kan det være nødvendig å bruke flere initialbetingelser for å få en bedre spredning og fordeling av clusterne. Selv om FL-betingelsen viste seg å være mer pålitelig, kan det være tilfeller der andre initialbetingelser kan være relevante for spesifikke fysiologiske tilstander, og dette bør vurderes i fremtidige studier.

En ekstra dimensjon ved clustering som ble undersøkt i denne studien er dens evne til å redusere intra-cluster variasjon. Etter clustering ble det tydelig at bruken av FL som initialbetingelse førte til en betydelig reduksjon i variasjonen innenfor hvert cluster. Dette indikerer at clustering ikke bare kan hjelpe til med å gruppere signaler på en mer presis måte, men også forbedre den interne konsistensen i dataene, noe som kan være avgjørende for videre analyse.

Å forstå hvordan initialbetingelser og clustering-modus påvirker SCG-data er viktig for både forskere og klinikere som bruker denne teknologien for å analysere fysiologiske signaler. Dette kan bidra til å forbedre både diagnostiske verktøy og den generelle forståelsen av kroppens respons på ulike fysiologiske forhold.

Hvordan emosjonell intelligens kan forstås gjennom teknologiske tilnærminger

I dagens verden, der kunstig intelligens (AI) og maskinlæring får stadig større betydning, er det viktig å forstå hvordan emosjoner kan gjenkjennes og analyseres ved hjelp av avanserte teknologier. Emosjonell intelligens (EI) har i flere år vært et fokusområde for både psykologisk forskning og praktisk anvendelse. Begrepet refererer til evnen til å identifisere, forstå og håndtere egne og andres følelser. Imidlertid har det de siste årene også blitt en viktig del av teknologiske innovasjoner som bruker fysiologiske signaler, ansiktsuttrykk, tale og andre multimodale data for å analysere og reagere på menneskelige emosjoner.

Forskning på emosjonell intelligens har ofte sett på de psykologiske og fysiologiske mekanismene som ligger til grunn for følelsesmessige reaksjoner. Ekman (1992) argumenterte for at det finnes grunnleggende emosjoner som er universelle og kan gjenkjennes på tvers av kulturer. Dette konseptet har hatt stor innflytelse på moderne forskning og utvikling av emosjonsgjenkjenningssystemer, som nå benytter seg av ulike datateknologier som EEG, EKG, og ansiktsgjenkjenning for å detektere og analysere emosjoner.

Bruken av fysiologiske signaler som EKG og GSR (galvanisk hudrespons) har vist seg å være spesielt nyttig for å vurdere emosjonelle tilstander, da disse signalene er tett knyttet til kroppens autonome reaksjoner på følelsesmessige stimuli. Goshvarpour et al. (2017) utviklet et emosjonsgjenkjenningssystem basert på disse signalene, som har potensial til å revolusjonere helsesektoren ved å tilby mer presise målinger av stressnivåer, angst og andre emosjonelle tilstander i sanntid.

En annen viktig tilnærming innen emosjonsgjenkjenning er bruken av ansiktsuttrykk. Gesiktene våre kan avsløre en stor mengde informasjon om våre indre følelser, og systemer som bruker ansiktsgjenkjenningsteknologi er blitt mye brukt i alt fra markedsføring til medisin. Liu et al. (2017) utforsket hvordan et ansiktsuttrykk-basert system kan brukes i menneske-robot-interaksjoner for å forbedre samspill og gi mer naturlige reaksjoner på menneskelige emosjoner.

Videre har nyere forskning også undersøkt bruken av EEG (elektroencefalogram) for å analysere emosjonelle reaksjoner. EEG-baserte systemer gir innsikt i hjernens respons på følelsesmessige stimuli, og kan bidra til en mer presis og omfattende forståelse av emosjoner. Liu et al. (2018) utviklet et system for emosjonsklassifisering basert på EEG-signaler som kunne gjenkjenne følelser utløst av filmer, noe som gir et konkret eksempel på hvordan teknologi kan anvendes for å tolke subtile emosjonelle endringer i sanntid.

Slik teknologi kan også anvendes for å forbedre menneskelig samhandling, for eksempel i profesjonelle sammenhenger der emosjonell intelligens er en nøkkelkompetanse. AI-drevne systemer kan hjelpe ledere og ansatte til å få bedre innsikt i hverandres emosjonelle tilstand og tilpasse kommunikasjonen deretter. Dette kan bidra til et mer produktivt arbeidsmiljø, hvor relasjoner og samarbeid mellom teammedlemmer styrkes gjennom en dypere forståelse av hverandres emosjonelle behov.

En annen spennende mulighet ligger i bruken av maskinlæring og AI for å analysere og forutsi emosjonelle reaksjoner i dynamiske og komplekse miljøer, for eksempel under samtaler eller ved stressende situasjoner. Gjennom å analysere data fra flere kanaler, som tale, kroppsspråk og fysiologiske signaler, kan systemene lære å gjenkjenne nyanser i menneskelige emosjoner og gi respons som kan hjelpe individet til å håndtere følelsesmessige utfordringer mer effektivt.

Slik teknologi er ikke bare forbeholdt de profesjonelle eller medisinske områdene. Den har også en stor rolle i utviklingen av personlige assistenter og applikasjoner som kan tilpasse seg brukernes emosjonelle tilstand for å tilby en mer individuell og empatisk opplevelse. Fordson et al. (2021) utforsket hvordan multimodale data kan brukes til å bygge systemer som kan lære og tilpasse seg brukerens følelsesmessige tilstand, noe som er essensielt for fremtidens AI-drevne interaksjoner.

Ved å forstå hvordan teknologi kan anvendes for å gjenkjenne og håndtere emosjoner, får vi et nytt perspektiv på hvordan menneskelig intelligens og maskinintelligens kan utfylle hverandre. Emosjonell intelligens er ikke bare en menneskelig egenskap, men kan også bli en del av hvordan vi utvikler systemer som interagerer med oss på et mer menneskelig nivå.

Endtext