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Progetto di sistemi fuzzy applicati alla classificazione di stati patologici fetali

Informazioni tesi

  Autore: Angelo De Angelis
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1998-99
  Università: Politecnico di Milano
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Elettronica
  Relatore: Sergio Cerutti
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 156

During the fetal life, some growth and nutrition alterations often appear and they can bring chronic fetal suffering conditions. We would like to analyze in this work the cases of intra uterine growth retardation (IUGR = IntraUterine Growth Retardation) or nutrition alterations caused by maternal diabetes (DM) that imply serious consequences for the fetus.
Nevertheless, many among these suffering conditions are very difficult to be diagnosed so it is very important to find out all the data concerning the fetus' health conditions. Moreover, the very delicate structure of the fetus requires the use of non-invasive methods to find out the necessary data.
The fetal hearth rate signal (FHR = Fetal Heart Rate) is rich in information about the fetus' health conditions. The fetal heart rate signal can be obtained through electrocardiographic, phonocardiographic and ultrasonocardiographic approaches. We have considered in this study all signals derived from ultrasonocardiographic recordings that is to say by means of Doppler probes, thus in a spread and noninvasive way. By means of Hewlett Packard (Böblingen) ultrasound cardiotocograph “HP M135XA”, the cardiotocographic signal was extracted that is to say the cardiographic signal (heartbeats) together with the tocographic signal (contractile activity of the uterus).
The "at sight" exam of the cardiotocographic signal, used in the clinical practice, has been reducing intra-delivery and premature neonatal death for a number of years. There are still many problems connected with interindividual and intraindividual variability concerning the interpretation of the curve [Van Geijn 1996].
A number of systems to extract the parameters starting from the cardiotocographic signal were developed and in this way intraindividual variability was highly reduced. But the clinical meaning of the different parameters isn't still completely clear so the problems concerning interindividual variability haven't been solved yet.
We used for this project all the data that were recorded by the Obstetrics Unit of prof. Domenico Arduini of the University of Rome "Tor Vergata". A number of parameters were extracted by FHR layouts (curves), and we used some parameters' vectors concerning each separate recording. Different kinds of parameters were used: the morphologic ones, such as the baseline, accelerations, decelerations and others measuring the time scale signal characteristics, parameters from the autoregressive, frequency domain spectral analysis (such as signal power and frequency components) and the approximate entropy. Moreover, even the gestational age was considered as a parameter, taking into account the great importance of the fetus growing conditions in finding out all suffering signals. We considered only fetuses with more than 34 gestational weeks since the available data concerning lower ages, due to recording difficulties, were only a few. All data concerning populations different from the Normal, IUGR and maternal diabetes were excluded. According to the results of an advanced statistical analysis, previously developed in the same project, we identified a set of 10 parameters (mean, std, number of low amplitude accelerations, Interval Index, LF power spectrum normalized %, MF power spectrum normalized %, HF power spectrum normalized %, LF/(MF+HF), ApEn(2, 0.1), gestational weeks) out of all extracted ones. The statistical analysis was based on the assessment of correlation degree among parameters trying to identify less correlated ones in a multiparametric domain.
So it was decided to use for the analysis of each subject a vector of 10 parameters only
Since it was impossible to find out some thresholds of normality for each extracted parameter, it was decided to find out in this work the clusters for the subjects belonging to the three populations (normal, IUGR and maternal diabetes), inside the parameters' hyperspaces.

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8 INTRODUZIONE La scienza medica ha compiuto, soprattutto nel corso dell’ultimo secolo, grandi passi avanti nella diagnosi e nella cura delle patologie. Le nuove conoscenze, le tecniche e gli strumenti che oggi i medici hanno a disposizione permettono la cura e/o la prevenzione di malattie fino a ieri considerate invincibili. Il futuro della medicina si preannuncia ancora più incoraggiante, grazie anche ai sempre più sofisticati supporti tecnologici. Tuttavia, la medicina resta, in parte, una scienza empirica, che trova le sue soluzioni caso per caso, persona per persona, e medico per medico. Infatti, se è vero che i medici occidentali possono fare riferimento a una vastissima quantità di informazione, strumenti, protocolli ed esperienze condivise, né il medico né il paziente possono avere comportamenti e reazioni prevedibili come quelle delle macchine, e d’altra parte neppure le patologie si evidenziano sempre allo stesso modo, con le stesse modalità e intensità dei sintomi. La diagnosi della patologia di un paziente, dunque, benché supportata dagli strumenti più sviluppati, non può prescindere da un’osservazione umana dello stesso nella sua unicità. Ugualmente, la valutazione del medico non può che essere, almeno in parte, vincolata al suo soggettivo modo di interpretare i sintomi (si pensi ad esempio alla definizione di un sintomo come più o meno grave): a giustificare la sua personale “lettura” intervengono infatti diversi fattori non misurabili, come ad esempio un suo maggiore o minore aggiornamento professionale, una sua maggiore o minore esperienza diretta nella diagnosi di casi simili, o al contrario un’esperienza di casi diversi rispetto ai quali, però lui scorga un collegamento. Vi sono poi, naturalmente, ragioni di ordine psicologico, che sarebbe troppo complesso affrontare in questa sede ma la cui importanza è tuttavia facilmente intuibile. Alla luce di queste considerazioni, appare evidente l’importanza che potrebbero assumere sistemi di supporto alle decisioni in sede clinica, sistemi, cioè, in grado di fornire diagnosi in base a precisi sintomi quantificabili. In particolare ciò sarebbe di grande utilità in campo ostetrico: gravi malformazioni, danni neurologici irreversibili e morte del feto possono, infatti, essere evitati tramite la diagnosi tempestiva di alcuni stati di sofferenza fetale [Pescetto et al. 1989]. Molti degli stati di sofferenza fetale sono, tuttavia, di difficile diagnosi ed è quindi fondamentale reperire indici della salute del feto. La sua delicata struttura, d’altronde, impone che questi indici debbano essere dedotti attraverso metodologie non invasive come l’esame cardiotocografico. Questo tipo di indagine fornisce un segnale che consiste nel tracciato di

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Parole chiave

ingegneria biomedica
ostetricia
sistemi fuzzy
stati patologici fetali

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