नाक की बायोप्सी में असामान्य श्वसन सिलियरी गति की स्वचालित पहचान

नाक और ब्रोंकियल मार्गों में स्थित गतिशील सिलिया समरूपता से बंधते हैं ताकि श्वसन पथ से बलगम और विदेशी पदार्थों को साफ किया जा सके। यह म्यूकोसिलियरी रक्षा तंत्र फेफड़ों के स्वास्थ्य के लिए आवश्यक है, क्योंकि श्वसन सिलियरी गति दोष, जैसे कि प्राथमिक सिलियरी डिस्काइनिसिया (PCD) या जन्मजात हृदय रोग से प्रभावित रोगियों में, गंभीर साइनोपल्मोनरी रोग का कारण बन सकते हैं जो अंग प्रत्यारोपण की आवश्यकता को जन्म देते हैं। नाक या ब्रोंकियल बायोप्सी की दृश्य परीक्षा सिलियरी गति दोष के निदान के लिए महत्वपूर्ण है, लेकिन ये विश्लेषण अत्यधिक व्यक्तिपरक और त्रुटि-प्रवण हैं। हालाँकि सिलियरी बीट फ्रिक्वेंसी की गणना की जा सकती है, यह मेट्रिक संवेदना के साथ सिलियरी गति दोषों का वर्णन नहीं कर सकता। इसके अलावा, PCD बिना किसी अल्ट्रास्ट्रक्चरल दोष के प्रस्तुत हो सकता है, जो अन्य पहचान विधियों, जैसे कि इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी के उपयोग को सीमित करता है। इसलिए, सिलियरी गति का विश्लेषण करने के लिए एक पक्षपात रहित, कम्प्यूटेशनल विधि नैदानिक रूप से आकर्षक है। हम कंप्यूटर विजन और मशीन लर्निंग के एल्गोरिदम का उपयोग करके सिलियरी गति को मात्रात्मक तत्वीय घटकों में विघटित करने के लिए एक कम्प्यूटेशनल पाइपलाइन प्रस्तुत करते हैं। इस ढांचे का उपयोग करके, हमने सिलियरी गति पहचान के लिए डिजिटल हस्ताक्षर तैयार किए और सिलियरी गति के विशिष्ट गुणों की मात्रात्मकता की जो सामान्य या असामान्य के रूप में उच्च थ्रूपुट वर्गीकरण की अनुमति देती है। हमने जन्मजात हृदय रोग, PCD, या हेटेरोटैक्सी वाले रोगियों और स्वस्थ नियंत्रणों के दो स्वतंत्र डेटा समूहों में >90% वर्गीकरण सटीकता प्राप्त की। बिना मशीन लर्निंग या कंप्यूटर विजन में विशेष ज्ञान वाले चिकित्सक इस पाइपलाइन का संचालन "ब्लैक बॉक्स" उपकरण के रूप में कर सकते हैं ताकि सिलियरी गति का मूल्यांकन किया जा सके।