支持吞咽困难康复的拟议框架

医疗 04/01/2022

三个要点
✔️ 虽然吞咽困难的康复需要在视频荧光屏吞咽研究（VFSS）中准确测量咽部吞咽反射的反应时间，但由于测量的精确度为毫秒级，在某些情况下很难测量，这取决于医生的经验。
✔️ 为了准确测量吞咽反射的反应时间，无论经验如何，我们提出了一个新的框架，可以自动检测短时的事件。
✔️ 吞咽反射期间的平均类检测率为97.5%（验证）。这些结果表明，有可能自动测量咽部吞咽反射的反应时间并独立于经验进行VFSS。

Machine learning analysis to automatically measure response time of pharyngeal swallowing reflex in videofluoroscopic swallowing study
written by Jong Taek Lee, Eunhee Park, Jong-Moon Hwang, Tae-Du Jung & Donghwi Park
(Submitted on 7 Sep 2020)
Comments: Scientific Reports volume 10, Article number: 14735 (2020)
Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)

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背景介绍

是否有可能使用深度学习来创建一个涵盖医生经验的系统，并使该过程自动化？

本研究的目的是开发一种自动测量吞咽反射反应时间的方法，这是吞咽困难的一种康复手段--视频荧光镜吞咽研究（VFSS）所需要的。其目的是开发一种自动方法来测量吞咽反射的反应时间。吞咽困难是造成严重功能障碍的原因之一，包括老年人的营养不良和肺炎，在其发病后，需要进行康复治疗以促进适当的吞咽。这个康复过程的第一步是使用一种被称为VFSS的技术评估吞咽功能，这需要测量吞咽反射的反应时间，但精确到几毫秒之内，因此会因医生的经验而有所不同。在这项研究中，我们旨在解决这个问题。在这项研究中，我们旨在通过使用基于咽部图像的图像分析技术来自动测量吞咽反射的反应时间。

什么是吞咽困难？

首先，简单介绍一下作为本研究分析对象的吞咽困难。

吞咽困难(Dysphagia)是指无法正常进食或吞咽。症状包括进食时窒息，无法咀嚼和吞咽成型的食物，进食时间长，这可能导致营养不足、脱水、吸入和被吞咽的食物噎住。

它们发生在广泛的年龄段，从新生儿到老年人都有。例如，儿童的喂食和吞咽困难可能是由先天性疾病（脑瘫、唐氏综合症等）或由车祸造成的脑部创伤引起的。此外，由于进食是一种后天的技能，是通过经验学习的，而不是生来就有的，据报道，一些吞咽困难的病例是在学习进食的过程中或环境不合适的情况下发生。在成年人中，脑血管疾病（如中风）和神经肌肉疾病也可导致进食和吞咽困难，这可能导致无法传达大脑的指令，导致无法移动舌头和咀嚼。

吞咽困难有两个主要问题：营养不良和由吸入引起的肺炎（吞咽性肺炎或吸入性肺炎）。对于前者，食物摄入量受损会导致营养不足、营养状况低下和身体功能下降。后者在老年人中特别常见，他们更有可能有吞咽困难，大多数老年人的肺炎是由与年龄有关的吞咽问题引起的吸入。在日本和其他工业化国家，人口老龄化正在加速，因吞咽困难而导致的肺炎患者数量也在增加，因此解决这一问题的需求正在迅速增加。

什么是视频fluoroscopic吞咽研究（VFSS）？

VFSS是一个用于评估吞咽困难的临床特征和确定康复过程的测试。吞咽包括三个主要过程：口腔阶段（咀嚼），当舌头将食物从口腔移到咽部；咽部阶段（吞咽），当咽反射将食物从咽部移到食道。(吞咽）；以及食道阶段，食道的蠕动将食物带到胃里。VFSS侧重于吞咽过程中的咽部（吞咽）和食道阶段。该测试的评分标准为8分，基于两个轴心：可靠性（重复的相同结果）和有效性（得到正确答案的可能性）。和有效性。

为了使用VFSS进行评估，有必要准确测量咽部吞咽反射的反应时间。吞咽反射是通过咀嚼形成食物团后的吞咽反射，速度非常快，不到0.5秒就会发生。它需要大量的临床经验来测量，没有经验的和有经验的临床医生经常在不同的时间测量咽部吞咽反射，导致测量者之间缺乏可靠性。

研究目标

为了克服这种缺乏可靠性的情况，本研究提出了一个自动推导测量时间的系统，利用对咽部图像的分析。这项研究的特点有三点：对反应时间的可靠测量；非经验性的评估方法；以及为确定康复策略提供信息。首先，它允许从真实的VFSS图像中推导出可靠的咽部吞咽反射的反应时间估计--这是对可能具有重大临床意义的数据的更现实的使用。其次，预计所有的临床医生都会发现它有助于从VFSS图像中确定正常、延迟或无吞咽反射。第三，它可以提供临床信息，以确定康复策略--如热触觉刺激，以更快地诱导没有吞咽反射或吞咽困难的患者进行吞咽。在对所提方法的评估中，我们报告说，吞咽反射时间可以被高度准确地检测出来，而且准确的反应时间可以被自动测量。无论医生的经验是否成熟，该方法都能得出准确的测量时间，这可能会提高吞咽障碍康复中的测量者之间的可靠性。

方法

数据集

该数据集利用了27名抱怨主观吞咽困难的人的VFSS数据。参与者的年龄从22岁到84岁不等（平均年龄64.9±15.7岁），其中21名男性和6名女性年龄在65岁或以上，身体健康（N = 3，11.1%）；其余参与者被诊断为中枢神经系统疾病（N = 16，59.2%）或神经肌肉疾病（N = 8，29.6%）。在VFSS中，病人直立坐在设置为每秒30帧的荧光镜前，摄入与稀释的不透射线的钡（35%w/v）混合的八种物质：3、6或9毫升凝乳酸奶（浓稠液体）；3、6或9毫升水（稀薄液体）；半熟米（半固体）；蒸米（固体）。在27名参与者中，7人在VFSS期间摄入了8种不同的物质，并完成了8次口咽吞咽事件。9 人在吞咽单一物质时有多次口咽吞咽，并完成了8次以上的口咽吞咽事件。11人在VFSS期间没有吸入物。有11名参与者的口咽吞咽次数少于8次，因为他们在VFSS期间因严重吸入而无法吞咽所有的材料（见下文）。

以每秒15帧（FPS）的速度获取咽部吞咽事件的视频片段，两名专家评估视频中咽部吞咽反射的开始和结束点并分配正确的标签。

模型

作为以前研究的结果，为了加速学习过程，我们使用了预先训练好的Inception-V1架构--四个最大集合层、一个平均集合层、两个卷积层和九个inception模块：计算成本和过拟合是改进 - 被用作基础（见下图）。

结果

评价条件

从原始VFSS视频中提取的总共207个咽部吞咽事件片段，由临床专家对咽部吞咽反射的起点和终点进行了注释，并作为训练数据使用。

学习和测试

为了证明泛化能力，我们进行了5折交叉验证，利用Titan X作为GPU，将全部吞咽反射视频的约80%作为训练集，其余作为测试集。对于测试数据，我们从27名参与者中选择了5-6名未包括在训练数据中的患者，并将他们所有的吞咽反射视频从测试数据中分离出来--共创建了5组测试数据，据说测试数据中的吞咽反射事件数量在40至42之间。已有报道。

评价指标

三个评价指标是：F-1得分--精确度和召回率的调和平均值；吞咽反射起点和终点之间的时间误差--真实正确答案和标签之间的吞咽反射起点和终点的帧指数之差-；IOU（相交大于联合）--在预测的和正确的吞咽反射时间，相交的帧长与联合的帧长的比率。

评价结果

咽部吞咽反射的时间性测量的可靠性

使用 10名吞咽困难患者的 VFSS 视频，计算类内相关系数（ICC）和 95%置信区间（CI），以评估评分者之间和评分者内部的可靠性。为了提高评分者之间的可靠性，两名评分者在对临床信息和另一名评分者的测量结果保密的情况下，对不同时间点的咽部吞咽反射持续时间的测量进行评估。结果报告说，评分者内部和评分者之间的可靠性都达到了很高的准确度--评分者内部可靠性：ICC=0.982（CI：0.972-0.989）；评分者之间的可靠性：ICC=0.968（CI。0.939-0.983)- .

各个模型的评价结果

在训练和验证数据集中，检测吞咽反射期间的等级的平均成功率分别为98.2%和97.5%。据报道，在吞咽反射开始和结束时，预测的检测和真正的正确答案之间的差异分别为0.210和0.056秒。F1得分（见下图）根据IOU阈值的不同显示出以下结果：对于IOU阈值为0.2，检测F-1当IOU阈值为0.4时，F-1的得分是94.7%--训练，87.5%--验证。-和67.5%-验证-。

考虑因素

在这项研究中，我们提出了一种新的方法来自动测量VFSS中咽部吞咽反射的反应时间。具体来说，我们的目标是通过学习，利用图像分析技术对标记的咽部图像自动测量反应时间。评估结果如下：在吞咽反射过程中，类别检测的平均成功率为98.2%--训练--和97.5%--验证。可以推断，该模型将成为临床实践中一个有用的工具，用于估计吞咽困难患者吞咽反射的缺失或延迟，并改善熟练和不熟练的临床医生之间在评估咽部吞咽反射反应时间时的低评分可靠性。

这种技术的咽部吞咽反射的反应时间测量如下：吞咽反射的预测反应时间和标签之间的差异大约为1-2.5帧（0.067-0.167秒）。在VFSS中，吞咽反射的反应时间的正常值在健康的年轻人中为0.21±0.26秒，在老年人（>65岁）中为0.53±0.64秒。可以推断，预测的结果在健康受试者的吞咽反射时间的标准偏差之内。这些结果表明，该方法可能有助于诊断吞咽困难患者的咽部吞咽反射缺失或延迟的情况。

另一方面，这项研究也有几个可能的挑战：样本量小；只对反应时间进行评估。首先，样本量小--大约20个样本--意味着评估可能不可靠；另一方面，结果显示有可能高度准确地测量咽部吞咽反射的极短持续时间，因此作为初步研究可能是有用的。这作为一项初步研究可能是有用的。一个可能的解决方案是增加样本量，并引入能在少量样本下达到高精确度的模型，如微调和转移学习。其次，我们只分析了咽部吞咽反射的反应时间，而排除了吞咽过程中口腔、咽部和食道阶段的其他时空参数。由于没有评估吞咽过程的非咽阶段，目前还不清楚所提出的方法是否对整个吞咽过程有效；因此，有必要将所提出的方法与临床环境中解释VFSS的类似方法结合起来，以证明其在更大范围内的有效性。