一个有效的人工智能模型,自动检测动脉静脉塞狭窄
Wheyming Tina Song1,2, Chang Chiang Chen3, Zi-Wei Yu4
1Deparment of Information Engineering and Computer Science, Feng Chia University, Taichung, Taiwan. wheymingsong@gmail.com.
Scientific reports
|October 17, 2023
概括
一个新的人工智能 (AI) 模型使用音频记录来检测动脉静脉 (AVF) 狭窄. 这种非侵入性方法显示出高准确性,为家庭护理监测提供了具有成本效益的解决方案.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 人工智能在医学中的应用
- 医学声学 医学声学
背景情况:
- 动脉静脉 (AVF) 对于血液透析的准入至关重要.
- 狭窄症是一种常见的并发症,可能导致AVF衰竭.
- 目前的检测方法可能是侵入性的或昂贵的.
研究的目的:
- 开发一种新的,非侵入性的AI模型来检测AVF狭窄.
- 用音频录音作为一个廉价的数据源.
- 为了实现对狭窄检测的高诊断性能.
主要方法:
- 一种混合人工智能模型,结合了短时间里叶变换 (STFT) 和样本特征.
- 与ResNet50和人工神经网络 (ANN) 分类器的集成.
- 使用实验设计 (DOE) 的超参数优化.
主要成果:
- 人工智能模型在所有关键指标 (灵敏度,特异性,准确性,精度,F1分数>0.90) 上取得了高性能.
- 证明了超过50%的狭窄的有效检测.
- 该模型在识别AVF狭窄方面表现强.
结论:
- 拟议的AI模型为AVF狭窄检测提供了一种有希望的,非侵入性的和具有成本效益的方法.
- 使用音频录音和人工智能可以显著改善AVF监控.
- 这项技术在家庭护理环境中具有潜在的应用,用于早期检测和管理.
