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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请公开一种血液透析患者自体动静脉内瘘监测系统及方法，涉及血液透析领域。其通过采集患者对象的动静脉内瘘监测数据，如彩色多普勒超声图像，并在后端引入基于人工智能和深度学习的数据处理和图像分析算法来对于该动静脉内瘘监测数据进行分析和特征分类，以此来得到患者对象的动静脉内瘘状态是否存在异常的分类结果。这样，能够实现对血液透析患者的自体动静脉内瘘状态进行自动化监测和异常状态识别，从而提高内瘘监测的智能化水平，以帮助临床医生更为全面地评估内瘘的功能状态，减轻医生的工作负担，并有利于及早发现血液透析患者的潜在的并发症，为临床干预提供依据，以延长内瘘的使用寿命。

主权项：1.一种血液透析患者自体动静脉内瘘监测系统，其特征在于，包括：患者档案构建模块，用于构建患者档案；监测数据采集模块，用于采集患者对象的动静脉内瘘监测数据；数据分析模块，用于对所述动静脉内瘘监测数据进行特征刻画和显著性语义聚合处理以得到监测结果，所述监测结果用于表示动静脉内瘘状态是否存在异常；数据展示与预警模块，用于响应于所述监测结果为动静脉内瘘状态存在异常，生成预警信号并展示所述动静脉内瘘监测数据；其中，所述动静脉内瘘监测数据为彩色多普勒超声图像，所述数据分析模块进一步用于对所述彩色多普勒超声图像进行图像特征提取和图像特征分类以得到所述监测结果；其中，所述数据分析模块，包括：超声图像增强单元，用于将所述彩色多普勒超声图像进行基于分段线性变换的各向异性扩散滤波处理以得到强化彩色多普勒超声图像；超声图像语义特征提取单元，用于对所述强化彩色多普勒超声图像进行超声图像语义特征提取以得到彩色多普勒超声图像语义特征向量的序列；超声图像语义增强聚合单元，用于将所述彩色多普勒超声图像语义特征向量的序列通过基于图像局部特征能量分布的显著性门控语义聚合模块以得到显著性增强彩色多普勒超声图像语义聚合特征向量；患者动静脉内瘘状态检测单元，用于基于所述显著性增强彩色多普勒超声图像语义聚合特征向量，确定患者对象的动静脉内瘘状态是否存在异常；其中，所述超声图像语义增强聚合单元，包括：特征能级系数计算子单元，用于基于所述彩色多普勒超声图像语义特征向量的序列中的各个彩色多普勒超声图像语义特征向量的最大值、最小值、均值和方差，确定所述各个彩色多普勒超声图像语义特征向量的特征能级系数以得到彩色多普勒超声图像特征能级系数的序列；局部邻域均值计算子单元，用于确定彩色多普勒超声图像局部邻域的尺度，以所述彩色多普勒超声图像局部邻域的尺度作为均值计算范围，分别计算每个所述彩色多普勒超声图像特征能级系数的局部邻域均值以得到彩色多普勒超声图像特征能级显著性描述符的序列；掩码计算子单元，用于将所述彩色多普勒超声图像特征能级显著性描述符的序列输入基于门控函数的掩码模块以得到掩码门控概率化彩色多普勒超声图像特征能级显著性描述符的序列；按位置加权和计算子单元，用于以所述掩码门控概率化彩色多普勒超声图像特征能级显著性描述符的序列作为权重的序列，计算所述彩色多普勒超声图像语义特征向量的序列的按位置加权和以得到所述显著性增强彩色多普勒超声图像语义聚合特征向量。

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