فصلنامه علمی کارافن

فصلنامه علمی کارافن

تشخیص احتمال وقوع سکته با استفاده از سنجش پلاسمای خون و بررسی نوار قلب با به کارگیری منطق فازی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی (کاربردی)

نویسنده
عضو هیئت علمی، گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه فنی و حرفه‌ای، تهران، ایران.
چکیده
اختلال در سیستم عصبی خودمختار (ANS)، دوره بالینی در بیماران مبتلا به سکته مغزی حاد را پیچیده می‌کند. این پژوهش، مدلی را ارائه می‌دهد که با استفاده از آن، هرگونه نقصان در سیستم عصبی خودمختار شناسایی شده و میزان ارتباط آن با وقوع سکته مغزی نشان داده می‌شود. داده‌های خام استفاده شده در پژوهش حاضر با استفاده از مطالعات انجام شده بر روی عملکرد سیستم عصبی خودمختار در بیماران مبتلا به سکته مغزی (ساقه مغز) تأمین می‌گردد. تمرکز این پژوهش بر بررسی پژوهش-هایی است که عملکرد سیستم عصبی خودمختار را در دوره اولیه پس از سکته مغزی ارائه می‌دهند. این مطالعه به تعیین تأثیر محل سکته مغزی در عملکرد سیستم عصبی خودمختار می‌پردازد و با بررسی پارامترهای حیاتی بدن سعی در ارتباط آن‌ها با عملکرد سیستم عصبی خودمختار دارد. در گام نهایی با استفاده از سایر پژوهش‌ها، داده‌های حیاتی مرتبط با عملکرد دستگاه عصبی خودمختار شناسایی می‌شود. سپس با استفاده از این داده‌ها و استفاده از یک سیستم فازی بر پایه منطق تاکاگی سوگنو، میزان عملکرد صحیح دستگاه عصبی خودمختار با پارامترهایی در نوار قلب، مغز و سنجش پلاسمای خون تخمین زده می‌شود. این تخمین به شناسایی وضعیت بیمار و نزدیکی و دوری وی به سکته مغزی کمک می‌کند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Detecting the Probability of Stroke through Blood Plasma Measurement and ECG Examination using Fuzzy Logic

نویسنده English

Marziyeh Barootkar
Faculty Member, Department of Computer Engineering, Technical and Vocational University (TVU), Tehran, Iran.
چکیده English

Disorders of the autonomic nervous system (ANS) complicate the clinical course in patients with acute stroke. This research presents a model that can be used to detect any deficiency in the autonomic nervous system and show its relationship with the occurrence of stroke. The data used in the present research is provided by using the studies conducted on the functioning of the autonomic nervous system in patients suffering from stroke (brainstem). The focus of this research is to examine the studies that present the function of the autonomic nervous system in the early period after stroke. This study determines the effect of stroke location on autonomic nervous system function. And by examining the vital parameters of the body, he tries to relate them to the functioning of the autonomic nervous system. In the final step, using other research, vital data associated with the functioning of the autonomic nervous system is identified. Then, using these data and using a fuzzy system based on Takagi-Sugno’s logic, the correct functioning of the autonomic nervous system is estimated with parameters in the heart, brain, and blood plasma measurements. This estimate helps to identify the patient's condition and his proximity and distance to stroke.

کلیدواژه‌ها English

Brainstem Stroke
Fuzzy Logic
Prediction
Autonomic Nervous System
[1] Zhao, M., Guan, L., Collet, J-P., & Wang, Y. (2020). Relationship between ischemic stroke locations, etiology subtypes, neurological outcomes, and autonomic cardiac function. Neurological Research, 42(8), 630-639. https://doi.org/10.1080/01616412.2020.17 82103
[2] De Raedt, S., De Vos, A., & De Keyser, J. (2015). Autonomic dysfunction in acute ischemic stroke: An underexplored therapeutic area? Journal of the Neurological Sciences, 348(1-2), 24-34. https://doi.org/10.1016/j.jns.2014.12.007
[3] Gu, Y. W., Poste, J., Kunal, M., Schwarcz, M., & Weiss, I. (2017). Cardiovascular manifestations of pheochromocytoma. Cardiology in Review, 25(5), 215-222. https://doi.org/10.109 7/CR D.0000000000000141
[4] Jimenez-Ruiz, A., Racosta, J. M., Kimpinski, K., Hilz, M. J., & Sposato, L. A. (2021). Cardiovascular autonomic dysfunction after stroke. Neurological Sciences, 42(5), 1751-1758. https://doi.org/10.1007/s10072-021-05128-y
[5] Singh, R. S., Saini, B. S., & Sunkaria, R. K. (2019). Arrhythmia detection based on time–frequency features of heart rate variability and back-propagation neural network. Iran Journal of Computer Science, 2(4), 245-257. https://doi.org/10.1007/s42044-019-00042-1
[6] Huff, S. R., Ahmed, S., Meng, H., Liu, T., Borjigin, J., & Wang, M. M. (2016). Impact of stroke on diurnal heart rate variability in rats. bioRxiv, 1-18. https://doi.org/10.11 01/071555
[7] Khan, A. A., Lip, G. Y. H., & Shantsila, A. (2019). Heart rate variability in atrial fibrillation: The balance between sympathetic and parasympathetic nervous system. European Journal of Clinical Investigation, 49(11), e13174. https://doi.org/10.1111/eci.13174
[8] Hasan, T. F., Hasan, H., & Kelley, R. E. (2021). Overview of Acute Ischemic Stroke Evaluation and Management. Biomedicines, 9(10), 1486. https://doi.org/10.3390/biomedicines 9101486
[9] Kitamura, J., Ueno, H., Nagai, M., Hosomi, N., Honjo, K., Nakamori, M., Mukai, T., Imamura, E., Nezu, T., Aoki, S., Ohshita, T., Nomura, E., Wakabayashi, S., Maruyama, H., & Matsumoto, M. (2018). Blood Pressure Variability in Acute Ischemic Stroke: Influence of Infarct Location in the Insular Cortex. European Neurology, 79(1-2), 90-99. https ://doi.org/10.1159/000486306
[10] Romano, I. J., Lippolis, A., D'Anna, M., & Gentile, F. (2019). Cardiac Arrhythmias and Acute Cerebrovascular Events: A Case of QT Prolongation and Torsades de Pointes Early After Right Insular Stroke. Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases, 28(11), 104308. https://doi.org/10.1016/j.jstrokecerebrovasdis.2019.104308
[11] Zhao, M., Guan, L., & Wang, Y. (2020). The Association of Autonomic Nervous System Function With Ischemic Stroke, and Treatment Strategies. Frontiers in Neurology, 10, 1411. https://doi.org/10.3389/fneur.2019.01411
[12] Guan, L., Collet, J-P., Mazowita, G., & Claydon, V. E. (2018). Autonomic Nervous System and Stress to Predict Secondary Ischemic Events after Transient Ischemic Attack or Minor Stroke: Possible Implications of Heart Rate Variability. Frontiers in Neurology, 9, 90. https://doi.org/10.3389/fneur.2018.00090
[13] Nastasović, T., Milaković, B., Dostanić, M., Stošić, M., Kalimanovska-Oštrić, D., & Grujičić, D. (2015). Systemic complications of subarachnoid hemorrhage. Serbian Journal of Anesthesia and Intensive Therapy, 37(3-4), 189-196. https://scindeks.ceon.rs/arti cle.aspx?artid=2217-77441504189N&lang=en
[14] Thal, S. C., Smetak, M., Hayashi, K., & Förster, C. Y. (2022). Hemorrhagic Cerebral Insults and Secondary Takotsubo Syndrome: Findings in a Novel In Vitro Model Using Human Blood Samples. International Journal of Molecular Sciences, 23(19), 11557. https://doi.org/10.3390/ijms231911557
[15] Islam, F. (2018, October 8-12). A fuzzy logic based predictive model for early detection of stroke. Proceedings of the 2018 ACM International Joint Conference and 2018 International Symposium on Pervasive and Ubiquitous Computing and Wearable Computers, Singapore. https://doi.org/10.1145/3267305.3277838
[16] Islam, F., Shoilee, S. B. A., Shams, M., & Rahman, R. M. (2017). Potential Risk Factor Analysis and Risk Prediction System for Stroke Using Fuzzy Logic. In R. Silhavy, R. Senkerik, Z. Kominkova Oplatkova, Z. Prokopova, & P. Silhavy (Eds.), Artificial Intelligence Trends in Intelligent Systems. Springer International Publishing. https:// doi.org/10.1007/978-3-319-57261-1_26
[17] Chen, S-T., Lin, S-S., Lan, C-W., & Hsu, H-Y. (2018). Design and Development of a Wearable Device for Heat Stroke Detection. Sensors, 18(1), 17. https://doi.org/10.3 390/s18010017
[18] Laurentinus., Kiswanto., Sulaiman, R., Juniawan, F. P., Sylfania, D. Y., Kurniawan, P., & Pradana, H. A. (2020, October 23-24). Design Fuzzy Expert System And Certainty Factor In Early Detection of Stroke Disease. 2020 8th International Conference on Cyber and IT Service Management, Pangkal, Indonesia. https://doi.org/10.1109/CI TSM50537.2020.9268830
[19] Massé, F., Gonzenbach, R. R., Arami, A., Paraschiv-Ionescu, A., Luft, A. R., & Aminian, K. (2015). Improving activity recognition using a wearable barometric pressure sensor in mobility-impaired stroke patients. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 12(1), 72. https://doi.org/10.1186/s12984-015-0060-2
[20] Maqsood, S., Damasevicius, R., & Shah, F. M. (2021, September 13-16). An Efficient Approach for the Detection of Brain Tumor Using Fuzzy Logic and U-NET CNN Classification. The 21st International Conference on Computational Science and its Applications, Cagliari, Italy. https://doi.org/10.1007/978-3-030-86976-2_8
[21] Meglič, B., Kobal, J., Osredkar, J., & Pogačnik, T. (2001). Autonomic Nervous System Function in Patients with Acute Brainstem Stroke. Cerebrovascular Diseases, 11(1), 2-8. https://doi.org/10.1159/000047605
دوره 20، شماره 1 - شماره پیاپی 61
فنی و مهندسی
بهار 1402
صفحه 321-339

  • تاریخ دریافت 12 شهریور 1401
  • تاریخ بازنگری 15 آذر 1401
  • تاریخ پذیرش 25 بهمن 1401