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基于人工智能的輔助診斷在先天性房間隔缺損篩查中的應用研究

發(fā)布時間:2021-05-09 04:11
  目的評估基于人工智能的輔助診斷在先天性房間隔缺損(atrial20septal20defect,ASD)篩查中的應用價值。方法202014年9月至2018年9月,在先心病篩查中對1020142名0~14歲兒童進行人工聽診及基于人工智能的輔助診斷。人工智能對已確診ASD的兒童采集標準部位心音,通過去噪和提取特征信息學習,實現心音和ASD對應的輔助診斷;在篩查中隨機分為人工聽診組(n=620280)和人工智能組(n=3762),比較ASD的發(fā)現率;在確診的162例患兒中比較人工聽診和人工智能診斷的準確率。結果人工智能共學習620253個ASD患兒和620544個正常兒童心音周期;采用學習所得輔助診斷技術聽診320762名兒童,診斷率(4.5‰)與人工聽診(1.9‰)相比差異無統(tǒng)計學意義(P>200.05);對162例確診患兒進行人工智能輔助診斷,準確率為69.1%。結論基于人工智能的輔助診斷在先天性ASD篩查中是一個有效的輔助手段。 

【文章來源】:實用醫(yī)學雜志. 2019,35(16)北大核心

【文章頁數】:4 頁

【文章目錄】:
1 對象與方法
    1.1 研究對象
    1.2 方法
        1.2.1 心臟聽診方法
        1.2.2 基于人工智能心音分析方法
        1.2.3 人工診斷與人工智能輔助診斷對比
    1.3統(tǒng)計學方法
2 結果
    2.1 人工智能學習心音數據
    2.2 人工聽診診斷與人工智能輔助診斷發(fā)現率比較
    2.3 人工聽診診斷與人工智能輔助診斷準確率比較
3 討論


【參考文獻】:
期刊論文
[1]3D打印技術在先天性心臟病個性化診治中的應用[J]. 董柱,劉瑩,曹一秋,王曉武.  實用醫(yī)學雜志. 2018(15)
[2]基于GMM的心音信號生物識別方法研究[J]. 鐘麗莎,萬江中,黃志偉,郭興明,段赟.  中國醫(yī)療器械雜志. 2013(02)
[3]基于DSP的心音信號采集與分析[J]. 邢素霞,陳天華.  生物醫(yī)學工程學雜志. 2011(02)



本文編號:3176598

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