Классификация состояния фистулы пациента, находящегося на гемодиализе, с использованием спектральных признаков аудиосигнала

В современном мире пациентам, состоящим на гемодиализе, необходимо постоянно следить за состоянием своей фистулы либо самостоятельно, либо посещая специалиста. Это может вызывать определенные трудности у человека, так как у каждого может быть свое восприятие состояния артериовенозной фистулы. В статье представлена разработанная автором модель машинного обучения, позволяющего классифицировать фистулу. Также рассмотрены различные методы фильтрации признаков для использования этих обработанных данных в классификации состояния фистулы. Кроме этого, автором предложена новая методика с использованием спектральных признаков, позволяющих более точно определять состояние пациента, находящегося на гемодиализе.