Учені запропонували методику, за якої поєднання тепловізійної зйомки обличчя та AI може точно передбачати наявність захворювання коронарних артерій (CAD).
Використовували модель, що складається з таких компонентів:
- Енкодер зображень CLIP: витягує високоякісні характеристики зображень
- Шар Vision Transformer (ViT): застосовує self-attention механізми, щоб краще розпізнати взаємозв’язки на зображенні та врахувати контекст
- Повнозв’язний шар: слугує остаточним класифікатором для передбачення CAD
460 дорослих учасників, які проходять інвазивну коронарографію (ICA) або коронарну комп’ютерну томографію (CCTA), надали зображення обличчя, зняті із застосуванням інфрачервоної термографії до підтверджуючих обстежень на CAD.
Дані включали основну інформацію: скарги, опис способу життя, соціально-економічний статус, медичну та сімейну історію, використання медикаментів і клінічну історію.
У результаті дослідження вдалося виявити значущі для передбачення CAD характеристики:
- різницю температур між лівою та правою сторонами обличчя
- середню та максимальну температуру обличчя
- температуру лівої щелепи
- діапазон температур у ділянці правого ока
Пропонований спосіб передбачає CAD на 13% точніше, ніж традиційні методи. Тепер учені планують розширити своє дослідження на більшу вибірку.
