Artikel
Bestimmung der Restitutionszeit des oberen Ösophagussphinkters an Daten der Hochauflösungsmanometrie mit einem Rechenmodell für maschinelles Lernen
Suche in Medline nach
Autoren
-
Michael Jungheim
- Klinik für Phoniatrie und Pädaudiologie, Medizinische Hochschule Hannover, Hannover, Deutschland
-
Andre Busche
- Brunel GmbH, Bereich Communications, Hildesheim, Deutschland; Abteilung Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen, Institut für Informatik, Universität Hildesheim, Hildesheim, Deutschland
-
Nicolas Schilling
- Abteilung Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen, Institut für Informatik, Universität Hildesheim, Hildesheim, Deutschland
-
Lars Schmidt-Thieme
- Abteilung Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen, Institut für Informatik, Universität Hildesheim, Hildesheim, Deutschland
-
Simone Miller
- Klinik für Phoniatrie und Pädaudiologie, Medizinische Hochschule Hannover, Hannover, Deutschland
-
Martin Ptok
- Klinik für Phoniatrie und Pädaudiologie, Medizinische Hochschule Hannover, Hannover, Deutschland
| Veröffentlicht: | 8. September 2016 |
|---|
Gliederung
Zusammenfassung
Hintergrund: Der Zeitraum, den der obere Ösophagussphinkter (oÖS) nach dem Schluckvorgang benötigt, um in seinen Ruhezustand zurückzukehren, also die Erholungsphase, wird das Restitutionszeit (RT) bezeichnet. Dieses Intervall läuft individuell sehr uneinheitlich ab und ist auch anhand hochauflösungsmanometrischer Daten (HRM) manuell nur schwer zu bestimmen. Die RT ist aber für die Beurteilung der Funktion des oÖS von großer Bedeutung, weil Störungen der Restitution z.B. zu Globusgefühl oder eingeschränktem Bolustransport führen können. Ziel war es, mit einem Rechenmodell für maschinelles Lernen, die RT zu bestimmen und Daten zur physiologischen Funktion des oÖS zu sammeln.
Material und Methoden: Von 15 gesunden Probanden, die jeweils 10 Schluckversuche durchgeführt haben, lagen hochauflösungsmanometrische Daten vor. Nach manueller Annotation der RT durch zwei Untersucher wurden die HRM-Daten in ein Modell für maschinelles Lernen übertragen, der Verlauf der Restitution an allen Schlucken gelernt und anschließend auf einen neuen Schluck angewendet. Für alle Schlucke wurde so jeweils maschinell die RT bestimmt und mit den annotierten Werten verglichen.
Ergebnisse: Mit dem Rechenmodell konnten plausible Werte für die RT ermittelt werden. Bei manueller Annotation lag die RT bei 11,16 ± 5,65 s, je nach gewählten Modellparametern bei 8,91 ± 3,71 s oder 10,87 ± 4,68 s.
Diskussion: Das Rechenmodell ermöglicht eine schnelle und reproduzierbar Ermittlung der RT und damit eine Einschätzung der Erholungsdauer des oÖS nach dem Schlucken. Die hier maschinell ermittelten Werte sind bereits jetzt teilweise unabhängig von der Einschätzung der Untersucher. Bei Hinzunahme weiterer Schlucke und Anpassung der Modellparameter kann das Rechenmodell zukünftig immer weiter verbessert werden. Eine Anwendung des maschinellen Lernens auf andere Schluckparameter des oÖS ist ebenfalls denkbar, so dass eine vollständige automatische Auswertung eines Schluckvorgangs möglich wird.
Fazit: Es dauert etwa 9–11 s bis der oÖS nach einem Schluckvorgang wieder in seinen Ruhezustand zurückgekehrt ist.
Text
Hintergrund
Der Zeitraum, den der obere Ösophagussphinkter (oÖS) nach dem Schluckvorgang benötigt, um in seinen Ruhezustand zurückzukehren, also die Erholungsphase, wird das Restitutionszeit (RT) bezeichnet. Dieses Intervall läuft individuell sehr uneinheitlich ab und ist auch anhand hochauflösungsmanometrischer Daten (HRM) manuell nur schwer zu bestimmen. Die RT ist aber für die Beurteilung der Funktion des oÖS von großer Bedeutung, weil Störungen der Restitution z.B. zu Globusgefühl oder eingeschränktem Bolustransport führen können. Ziel war es, mit einem Rechenmodell für maschinelles Lernen, die RT zu bestimmen und Daten zur physiologischen Funktion des oÖS zu sammeln.
Material und Methoden
Von 15 gesunden Probanden, die jeweils 10 Schluckversuche durchgeführt haben, lagen hochauflösungsmanometrische Daten vor. Nach manueller Annotation der RT durch zwei Untersucher wurden die HRM-Daten in ein Modell für maschinelles Lernen übertragen, der Verlauf der Restitution an allen Schlucken gelernt und anschließend auf einen neuen Schluck angewendet. Für alle Schlucke wurde so jeweils maschinell die RT bestimmt und mit den annotierten Werten verglichen.
Ergebnisse
Mit dem Rechenmodell konnten plausible Werte für die RT ermittelt werden. Bei manueller Annotation lag die RT bei 11,16 ± 5,65 s, je nach gewählten Modellparametern bei 8,91 ± 3,71 s oder 10,87 ± 4,68 s.
Diskussion
Das Rechenmodell ermöglicht eine schnelle und reproduzierbar Ermittlung der RT und damit eine Einschätzung der Erholungsdauer des oÖS nach dem Schlucken. Die hier maschinell ermittelten Werte sind bereits jetzt teilweise unabhängig von der Einschätzung der Untersucher. Bei Hinzunahme weiterer Schlucke und Anpassung der Modellparameter kann das Rechenmodell zukünftig immer weiter verbessert werden. Eine Anwendung des maschinellen Lernens auf andere Schluckparameter des oÖS ist ebenfalls denkbar, so dass eine vollständige automatische Auswertung eines Schluckvorgangs möglich wird.
Fazit
Es dauert etwa 9–11 s bis der oÖS nach einem Schluckvorgang wieder in seinen Ruhezustand zurückgekehrt ist.
Literatur
- 1.
- Jungheim M, Busche A, Miller S, Schilling N, Schmidt-Thieme L, Ptok M. Calculation of Upper Esophageal Sphincter Restitution Time from High Resolution Manometry Data using Machine Learning. 2016. (in Revision)
- 2.
- Schilling N, Busche A, Miller S, Jungheim M, Ptok M, Schmidt-Thieme L. Event Prediction in Pharyngeal High-Resolution Manometry. In: Lausen B, et al., Hrsg. Data science, learning by latent structures, and knowledge discovery. Berlin: Springer; 2015. S. 341-52.
