基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法及系统、设备技术方案

本发明专利技术提供了一种基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法及系统、设备及存储介质，可以实现：获取目标用户的生理数据，并对生理数据进行处理；将处理后的生理数据输入至预设的数学模型，计算目标用户的时域评价指标、频域评价指标以及目标用户的敏感性特征指标；比对目标用户的时域评价指标、频域评价指标以及脉搏波传递函数的敏感性特征指标与预设的参考值，生成量化评分结果，将量化评分结果与预设的分级表进行比对，根据评级结果判断目标用户心脑血管疾病风险。该方法是一种安全、有效、完全无副作用的缺血性心脑血管疾病的预测方法，部分解决当前介入影像有创及费用高、CT与核磁扫描造影剂与辐射副作用、动态心电图监测耗时长等问题。

【技术实现步骤摘要】
基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法及系统、设备
本专利技术属于计算机及医疗
，尤其涉及一种基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法及系统、设备及存储介质。
技术介绍
动态运动干预下缺血性心脑血管疾病患者呈现与健康人群不同的血流动力学时域与频域变化特性，有望为疾病预测与评估的寻找出新的靶目标。然而，心肺运动、跑步、游泳等常规的主动性运动方式，存在运动剂量与血流动力学效应关系不明、难以进行定量的实时测量、具有潜在风险等局限的问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：针对现有技术的问题，提供一种安全、有效、低成本、完全无副作用的缺血性心脑血管疾病的预测方法，部分解决当前介入影像有创及费用高、CT与核磁扫描造影剂与辐射副作用、动态心电图监测耗时长等问题。第一方面，本专利技术提供了一种基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法，所述方法包括：获取目标用户的生理数据，并对所述生理数据进行处理，所述生理数据至少包括所述目标用户进行体外反搏前、中、后的生理数据；将处理后的所述生理数据输入至预设的数学模型，计算所述目标用户体外反搏前、中、后的时域评价指标，同时将处理后的所述生理数据进行傅里叶变换，输入至所述数学模型，计算所述目标用户体外反搏前、中、后的频域评价指标，同时还将处理后的所述生理数据输入至预设的传递函数模型中，分别建立所述目标用户体外反搏前、中、后的脉搏波传递函数，并计算所述脉搏波传递函数的敏感性特征指标；比对所述目标用户体外反搏前、中、后的时域评价指标、频域评价指标以及所述脉搏波传递函数的敏感性特征指标与预设的参考值，生成量化评分结果，将量化评分结果与预设的五级风险分级表进行比对，确定所述目标用户的风险评级，根据所述评级结果判断所述目标用户心脑血管疾病风险。第二方面，本专利技术提供了一种基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测系统，所述系统包括：获取模块：用于获取目标用户的生理数据，并对所述生理数据进行处理，所述生理数据至少包括所述目标用户进行体外反搏前、中、后的生理数据；生成模块：用于将处理后的所述生理数据输入至预设的数学模型，计算所述目标用户体外反搏前、中、后的时域评价指标，同时将处理后的所述生理数据进行傅里叶变换，输入至所述数学模型，计算所述目标用户体外反搏前、中、后的频域评价指标，同时还将处理后的所述生理数据输入至预设的传递函数模型中，分别建立所述目标用户体外反搏前、中、后的脉搏波传递函数，并计算所述脉搏波传递函数的敏感性特征指标；判断模块：用于比对所述目标用户体外反搏前、中、后的时域评价指标、频域评价指标以及所述脉搏波传递函数的敏感性特征指标与预设的参考值，生成量化评分结果，将量化评分结果与预设的五级风险分级表进行比对，确定所述目标用户的风险评级，根据所述评级结果判断所述目标用户心脑血管疾病风险。第三方面，本专利技术还提供了一种基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测设备，包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述第一方面所述的基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法中的各个步骤。第四方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述第一方面所述的基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法中的各个步骤。本专利技术提供了一种基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法，所述方法包括：获取目标用户的生理数据，并对所述生理数据进行处理，所述生理数据至少包括所述目标用户进行体外反搏前、中、后的生理数据；将处理后的所述生理数据输入至预设的数学模型，计算所述目标用户体外反搏前、中、后的时域评价指标，同时将处理后的所述生理数据进行傅里叶变换，输入至所述数学模型，计算所述目标用户体外反搏前、中、后的频域评价指标，同时还将处理后的所述生理数据输入至预设的传递函数模型中，分别建立所述目标用户体外反搏前、中、后的脉搏波传递函数，并计算所述脉搏波传递函数的敏感性特征指标；比对所述目标用户体外反搏前、中、后的时域评价指标、频域评价指标以及所述脉搏波传递函数的敏感性特征指标与预设的参考值，生成量化评分结果，将量化评分结果与预设的五级风险分级表进行比对，确定所述目标用户的风险评级，根据所述评级结果判断所述目标用户心脑血管疾病风险。该方法是一种安全、有效、低成本、完全无副作用的缺血性心脑血管疾病的评价与预测方法，部分解决当前介入影像有创及费用高、CT与核磁扫描造影剂与辐射副作用、动态心电图监测耗时长等问题。附图说明下面结合附图详述本专利技术的具体结构图1为本专利技术的基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法的流程示意图；图2为本专利技术的基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法的子流程示意图；图3为本专利技术的基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法的颈总动脉内径变化(LDV)在体外反搏干预中、后的变化；图4为本专利技术的基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法的体外反搏干预下肱动脉舒张末期血流速度变化率(EDVV)的变化特性图；图5为本专利技术的基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法的体外反搏干预前、中、后颈总动脉血流速度脉搏波的功率谱，通过快速傅里叶变换结合Welch周期法计算得到；图6为本专利技术的基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法的冠心病组与健康对照组在体外反搏干预下颈总动脉血流速度脉搏波功率谱次峰的变化对比图；图7为本专利技术的基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法的另一子流程示意图；图8为本专利技术的基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法的程序模块示意图。具体实施方式为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。请参阅图1，图1为本申请实施例中基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法的流程示意图，所述方法包括：步骤101、获取目标用户的生理数据，并对所述生理数据进行处理，所述生理数据至少包括所述目标用户进行体外反搏前、中、后的生理数据。在本实施例中，获取了目标用户体外反搏干预前、中、后的颈动脉与肱动脉的彩色超声多普勒数据以及大脑中动脉的颅内超声数据，在体外反搏干预治疗前的10分钟内(静息状态)、体外反搏治疗稳定(D/S比值持续不低于1.2)后的5-10分钟后、体外反搏治疗结束后的10分钟内，开展左侧肱动脉与左侧颈总动脉的彩色超声多普勒血流速度与频谱测量，开展大脑中动脉的颅内超声血流速度频谱测量，对所获取的血流速度频谱数据进行处理，得到血流速度脉搏波；体外反搏方案采用标准的三级序贯增强型体外反搏干预技术，反搏压保持在(0.03MPa-0.045MPa)，指脉波D/S不少于1.2，在受试者舒适性可接收前提下，尽量提高作用压力接近0.04MPa。有效的反搏干预时长不低于20分钟，建议30分钟。步骤102、将处理后的所述生理数据输入至预设的数学模型，计算所述目标用户体外反搏前、中、后的时域评价指标，同时将处理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取目标用户的生理数据，并对所述生理数据进行处理，所述生理数据至少包括所述目标用户进行体外反搏前、中、后的生理数据；/n将处理后的所述生理数据输入至预设的数学模型，计算所述目标用户体外反搏前、中、后的时域评价指标，同时将处理后的所述生理数据进行傅里叶变换，输入至所述数学模型，计算所述目标用户体外反搏前、中、后的频域评价指标，同时还将处理后的所述生理数据输入至预设的传递函数模型中，分别建立所述目标用户体外反搏前、中、后的脉搏波传递函数，并计算所述脉搏波传递函数的敏感性特征指标；/n比对所述目标用户体外反搏前、中、后的时域评价指标、频域评价指标以及所述脉搏波传递函数的敏感性特征指标与预设的参考值，生成量化评分结果，将量化评分结果与预设的五级风险分级表进行比对，确定所述目标用户的风险评级，根据所述评级结果判断所述目标用户心脑血管疾病风险。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标用户的生理数据，并对所述生理数据进行处理，所述生理数据至少包括所述目标用户进行体外反搏前、中、后的生理数据；
将处理后的所述生理数据输入至预设的数学模型，计算所述目标用户体外反搏前、中、后的时域评价指标，同时将处理后的所述生理数据进行傅里叶变换，输入至所述数学模型，计算所述目标用户体外反搏前、中、后的频域评价指标，同时还将处理后的所述生理数据输入至预设的传递函数模型中，分别建立所述目标用户体外反搏前、中、后的脉搏波传递函数，并计算所述脉搏波传递函数的敏感性特征指标；
比对所述目标用户体外反搏前、中、后的时域评价指标、频域评价指标以及所述脉搏波传递函数的敏感性特征指标与预设的参考值，生成量化评分结果，将量化评分结果与预设的五级风险分级表进行比对，确定所述目标用户的风险评级，根据所述评级结果判断所述目标用户心脑血管疾病风险。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述比对所述目标用户体外反搏前、中、后的时域评价指标、频域评价指标以及所述脉搏波传递函数的敏感性特征指标与预设的参考值，生成量化评分结果，将量化评分结果与预设的五级风险分级表进行比对，确定所述目标用户的风险评级，根据所述评级结果判断所述目标用户心脑血管疾病风险包括：
将量化评分结果分别代入至预设的加权评分模型，得到所述目标用户的最终量化评分结果；
对比所述目标用户的所述最终量化评分结果与预设的风险分级表，得到所述目标用户的风险等级。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标用户的时域评价指标包括血管内径变化、舒张末期血流速度变化率。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标用户的频域评价指标包括频谱次峰值变化特性。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述脉搏波传递函数的敏感性特征指标包括系数、零点特征以及极点特征。


6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜健航，黄辉，周建华，覃开蓉，
申请(专利权)人：中山大学附属第八医院深圳福田，中山大学，
类型：发明
国别省市：广东;44