【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于人工智能的医疗信息处理，特别涉及一种用于动静脉内瘘血流声音信号特征提取的方法及电子设备。
技术介绍
1、动静脉内瘘（avf）是通过外科手术的方式将外周动脉和表层静脉吻合形成的，被称为血液透析患者的生命线。avf狭窄或闭塞会影响血液透析的正常进行，是困扰医生和患者的首要问题。
2、目前监测avf的金标准是多普勒超声检查、数字血管造影技术等，但是这些检测手段存在明显的缺点，如设备昂贵、需要专业人员操作、体积庞大等等。常规临床实践中，动静脉内瘘的功能通常通过体格检查来评估，包括触诊动静脉内瘘血管和听诊，但触诊和听诊也考验相关人员的经验和水平。随着人工智能技术的不断进步，深度学习技术在医疗领域的应用也成为了目前的研究热点。利用听诊器听诊声音，结合深度学习技术，可以提取更为鲁棒的特征，相比正常听诊可以减小相关人员听诊经验带来的误差，减轻医疗人员工作负担。
3、目前通过听诊音频进行avf狭窄识别的方法主要有两种：
4、一种是提取音频的统计特征，建立量化指标来进行狭窄和非狭窄的区分，量化指标包括频...
【技术保护点】
1.一种用于动静脉内瘘血流声音信号特征提取的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于动静脉内瘘血流声音信号特征提取的方法，其特征在于，所述对动静脉吻合口处的血流声音信号进行周期分割定位，包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于动静脉内瘘血流声音信号特征提取的方法，其特征在于，所述定位每个周期的起始和终止位置，包括：
4.根据权利要求1所述的一种用于动静脉内瘘血流声音信号特征提取的方法，其特征在于，所述计算血流声音信号的对数梅尔谱，包括：
5.根据权利要求1所述的一种用于动静脉内瘘血流声音信号特征提取的方...
【技术特征摘要】
1.一种用于动静脉内瘘血流声音信号特征提取的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于动静脉内瘘血流声音信号特征提取的方法，其特征在于，所述对动静脉吻合口处的血流声音信号进行周期分割定位，包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于动静脉内瘘血流声音信号特征提取的方法，其特征在于，所述定位每个周期的起始和终止位置，包括：
4.根据权利要求1所述的一种用于动静脉内瘘血流声音信号特征提取的方法，其特征在于，所述计算血流声音信号的对数梅尔谱，包括：
5.根据权利要求1所述的一种用于动静脉内瘘血流声音信号特征提取的方法，其特征在于，所述待训练的深度神经网络的损失函数通过下式表示：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：张丽红，徐元恺，阮琳，杨艳丽，刘浩炜，孙祯甫，熊景泰，
申请(专利权)人：北京管好科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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