换一批基于机器学习及音频技术监测动静脉内瘘功能的可行性分析
Feasibility of arteriovenous fistula function monitoring based on machine learning and audio technolo-gy
摘要目的 探讨采用基于机器学习及音频技术分析自体动静脉内瘘(arteriovenous fistula,AVF)的听诊数据从而实现监测AVF功能的可行性.方法 选择河北医科大学第一医院肾内科收治的AVF狭窄且需要行经皮腔内血管成形术(percutaneous transluminal angioplasty,PTA)治疗的患者共50名,分别在PTA前和PTA后使用无线电子听诊器记录AVF的听诊数据,利用音频技术将音频文件转换为频谱图并提取出声学特征,然后利用MATLAB软件中的30余种分类学习器对提取出的声学特征进行分析构建出评估AVF功能的模型,比较这些模型的性能.结果 将从50名患者中获得的100个音频文件纳入研究.在PTA前后AVF的频谱图对比中,PTA前的频谱图显示出更大的高频振幅(Z=-4.721,P＜0.001).PTA前最高频与最低频的差值更大(Z=-6.169,P＜0.001).在利用30余种分类学习器建立的模型中高效线性支持向量机(support vector machine,SVM)、粗略高斯SVM建立的模型性能最好(AUC=0.892、0.882),5折交叉验证后准确度达81.11%;而二次判别、三次k近邻法(k-nearest neighbor,kNN)、中神经网络、双层神经网络构建的模型测试准确度最高可达90%.结论 基于频谱的机器学习模型可以预测AVF的显著性狭窄,因此将其用于AVF功能的监测是可行的.且高效线性SVM、粗略高斯SVM构建的模型,在本次可行性研究中性能最好.
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关键词
动静脉内瘘血管成形术机器学习音频人工智能Arteriovenous fistulaPercutaneous transluminal angioplastyMachine learningAudioArtificial intelligence
分类号
R318.16
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1671-4091.2024.09.015
发布时间
2024-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
河北省卫生健康创新专项（22377794D）
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