KCI등재
SCIE
SCOPUS
Feasibility of Deep Learning-Based Analysis of Auscultation for Screening Significant Stenosis of Native Arteriovenous Fistula for Hemodialysis Requiring Angioplasty
저자
Park Jae Hyon (Department of Radiology, Yonsei University College of Medicine, Seoul, Korea.) ; Park Insun (Department of Anesthesiology and Pain Medicine, Seoul National University Bundang Hospital, Seongnam, Korea.) ; 한기창 (연세대학교) ; Yoon Jongjin (Department of Radiology, Yonsei University College of Medicine, Seoul, Korea.) ; Sim Yongsik (Department of Radiology, Yonsei University College of Medicine, Seoul, Korea.) ; Kim Soo Jin (Department of Surgery, Yonsei University College of Medicine, Seoul, Korea.) ; 원종윤 (연세대학교) ; Lee Shina (Department of Internal Medicine, College of Medicine, Ewha Womans University, Seoul, Korea.) ; Kwon Joon Ho (Department of Radiology, Yonsei University College of Medicine, Seoul, Korea.) ; Moon Sungmo (Department of Radiology, Yonsei University College of Medicine, Seoul, Korea.) ; 김경민 (연세대학교) ; 김만득 (연세대학교)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
수록면
949-958(10쪽)
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제공처
Objective: To investigate the feasibility of using a deep learning-based analysis of auscultation data to predict significant stenosis of arteriovenous fistulas (AVF) in patients undergoing hemodialysis requiring percutaneous transluminal angioplasty (PTA).
Materials and Methods: Forty patients (24 male and 16 female; median age, 62.5 years) with dysfunctional native AVF were prospectively recruited. Digital sounds from the AVF shunt were recorded using a wireless electronic stethoscope before (pre-PTA) and after PTA (post-PTA), and the audio files were subsequently converted to mel spectrograms, which were used to construct various deep convolutional neural network (DCNN) models (DenseNet201, EfficientNetB5, and ResNet50). The performance of these models for diagnosing ≥ 50% AVF stenosis was assessed and compared. The ground truth for the presence of ≥ 50% AVF stenosis was obtained using digital subtraction angiography. Gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM) was used to produce visual explanations for DCNN model decisions.
Results: Eighty audio files were obtained from the 40 recruited patients and pooled for the study. Mel spectrograms of “pre-PTA” shunt sounds showed patterns corresponding to abnormal high-pitched bruits with systolic accentuation observed in patients with stenotic AVF. The ResNet50 and EfficientNetB5 models yielded an area under the receiver operating characteristic curve of 0.99 and 0.98, respectively, at optimized epochs for predicting ≥ 50% AVF stenosis. However, Grad- CAM heatmaps revealed that only ResNet50 highlighted areas relevant to AVF stenosis in the mel spectrogram.
Conclusion: Mel spectrogram-based DCNN models, particularly ResNet50, successfully predicted the presence of significant AVF stenosis requiring PTA in this feasibility study and may potentially be used in AVF surveillance.
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