【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及心电检测，具体涉及用于患者术后康复的心电图分析方法。
技术介绍
1、近些年随着医疗技术的发展，对于妇科手术也从开放手术到腹腔镜手术，再到更加微创、精确和安全的模式。通过检测妇科患者术后康复状态，可以及时了解妇科患者的恢复情况。检测结果可以反映出妇科患者术后身体状况的好坏，从而及时发现和处理术后并发症或康复不良的情况。根据检测结果，医生可以为妇科患者制定更为科学和个性化的康复计划，可以减少妇科患者的医疗费用和住院时间。
2、心电图是一种常用的医学检查方法，它可以通过记录心脏电活动评估妇科患者的心脏健康。术后妇科患者的心电图监测作为一种辅助手段，可以帮助医生结合患者的实际身体状况，及时发现任何可能出现的并发症或异常情况，为妇科患者的治疗和恢复提供重要参考。现有的基于心电图进行患者术后康复状态检测的方式为：通过数据处理手段对患者的心电图数据进行数据处理和分析，得到患者的状态得分，然后医生根据由心电图得到患者的状态得分，再结合患者术后的实际身体状态以及身体其他检测指标，对患者的康复状态进行综合评判。但是，现有的对患者的心电图数据进行数据处理的方式为对心电图中pqrst五种波形形状进行分析，根据pqrst五种波形形状的实际情况得到患者的状态得分，但是在康复时期，妇科患者的心脏健康状况可能已经得到改善，心电图的pqrst波形变化不大，相应地，通过对心电图中pqrst五种波形形状进行分析得到的状态得分就与实际情况不相符，无法得到准确的患者状态得分。
技术实现思路
1、为
2、本专利技术的用于患者术后康复的心电图分析方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了用于患者术后康复的心电图分析方法，该方法包括以下步骤：
4、采集患者术前、术后的心电图数据；
5、根据患者术前的心电图数据获取患者的心电散点图，根据心电散点图中数据点的分布获取各投影点及各投影点集合；
6、根据投影点及投影点集合的分布得到心电散点图的分布调节因数，根据心电散点图的分布调节因数得到心电散点图的散点分布系数；
7、结合聚类算法及心电散点图的散点分布系数得到患者术前心电图数据的分散度系数，根据分散度系数获取聚类算法中邻域半径的调节因子；
8、根据邻域半径的调节因子得到聚类算法的自适应邻域半径，结合患者术后的心电图数据与利用自适应邻域半径得到的聚类结果得到患者康复时期的状态得分。
9、优选的，所述根据患者术前的心电图数据获取患者的心电散点图，包括：
10、对患者术前的心电图数据进行r波检测，计算相邻两个r波之间的时间间隔，根据相邻r波间的时间间隔构建洛伦兹散点图，将洛伦兹散点图作为患者的心电散点图。
11、优选的，所述根据心电散点图中数据点的分布获取各投影点及各投影点集合，包括：
12、针对患者的心电散点图，将位于所述心电散点图对应二维坐标中直线上的散点作为投影点，计算各投影点到所述二维坐标的原点的距离，标记到所述二维坐标的原点的距离的最大值与最小值，将所述直线上的所述最大值与最小值之间等分为多个区间，将各区间内包含的所有投影点作为各投影点集合，并按投影点集合所在位置与原点的距离将各投影点集合进行排序，得到各投影点集合的序号。
13、优选的，所述根据投影点及投影点集合的分布得到心电散点图的分布调节因数，表达式为：
14、预设第一常数调节因子和第二常数调节因子，统计投影点集合中包含散点数量的最大值与最小值，记为第一最大值与第一最小值，计算第一常数调节因子与所述第一最大值对应的投影点集合的序号的差值，将所述差值作为以自然常数为底数的指数函数的指数，计算所述指数函数的计算结果与所述第一最大值的乘积，记为第一乘积，计算所述第一最小值对应的投影点集合的序号与第二常数调节因子的差值，记为第一差值，将所述第一差值作为以自然常数为底数的指数函数的指数，记为第一指数函数，计算所述第一指数函数的计算结果与所述第一最小值的乘积，记为第二乘积，将第一乘积与第二乘积的差值作为心电散点图的分布调节因数。
15、优选的，所述根据心电散点图的分布调节因数得到心电散点图的散点分布系数，包括：
16、针对患者的心电散点图，计算各散点到所述心电散点图对应二维坐标中直线上的投影距离，将所有散点的投影距离作为投影距离集合；
17、将各投影点集合中的投影点数量按投影点集合的序号进行排列得到投影点数量序列，计算投影点数量序列的一阶差分序列，心电散点图的散点分布系数的表达式为：
18、
19、式中，表示心电散点图的散点分布系数，表示取最大值函数，表示心电散点图中所有散点的投影距离集合，表示心电散点图的分布调节因数，表示第三常数调节因子，表示心电散点图中投影点集合的数量，表示一阶差分序列中的第个元素，表示一阶差分序列中所有元素的均值，表示求绝对值函数。
20、优选的，所述结合聚类算法及心电散点图的散点分布系数得到患者术前心电图数据的分散度系数，包括：
21、利用密度峰值聚类算法获取心电散点图中聚类簇的个数，将聚类簇的个数与散点分布系数的乘积作为患者术前心电图数据的分散度系数。
22、优选的，所述根据分散度系数获取聚类算法中邻域半径的调节因子，包括：
23、预设患者术前心电图数据的采集次数，获取分散度系数序列，计算分散度系数序列的一阶差分序列，记为分散度一阶差分序列，计算分散度一阶差分序列的中位数与最小值的差值，记为第二差值，计算分散度一阶差分序列的最大值与中位数的差值，记为第三差值，将第二差值与第三差值的比值作为聚类算法中邻域半径的调节因子。
24、优选的，所述获取分散度系数序列，包括：
25、将各次采集的心电图数据的分散度系数按采集时间的先后进行排序作为分散度系数序列。
26、优选的，所述根据邻域半径的调节因子得到聚类算法的自适应邻域半径，表达式为：
27、
28、式中，表示聚类算法的自适应邻域半径，表示患者术前心电图数据的采集次数，表示分散度一阶差分序列中的第个元素，表示聚类算法中邻域半径的调节因子。
29、优选的，所述结合患者术后的心电数据与利用自适应邻域半径得到的聚类结果得到患者康复时期的状态得分，包括：
30、利用自适应领域半径进行聚类，聚类算法的输入为分散度系数序列，输出为各聚类簇，患者康复时期的状态得分的表达式为：
31、
32、式中，表示患者康复时期的状态得分，表示以自然常数为底数的指数函数，表示求绝对值函数，表示患者术后采集的心电图数据的分散度系数，表示聚类结果中最大聚类簇内所有分散度系数的均值，表示聚类结果中最大聚类簇内所有分散度系数的标准差。
33、本专利技术至少具有如下有益效果：
34、本专利技术将获取本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，所述根据患者术前的心电图数据获取患者的心电散点图，包括：
3.根据权利要求1所述的用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，所述根据心电散点图中数据点的分布获取各投影点及各投影点集合，包括：
4.根据权利要求3所述的用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，所述根据投影点及投影点集合的分布得到心电散点图的分布调节因数，包括：
5.根据权利要求3所述的用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，所述根据心电散点图的分布调节因数得到心电散点图的散点分布系数，包括：
6.根据权利要求1所述的用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，所述结合聚类算法及心电散点图的散点分布系数得到患者术前心电图数据的分散度系数，包括：
7.根据权利要求1所述的用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，所述根据分散度系数获取聚类算法中邻域半径的调节因子，包括：
8.根
9.根据权利要求7所述的用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，所述根据邻域半径的调节因子得到聚类算法的自适应邻域半径，表达式为：
10.根据权利要求7所述的用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，所述结合患者术后的心电数据与利用自适应邻域半径得到的聚类结果得到患者康复时期的状态得分，包括：
...【技术特征摘要】
1.用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，所述根据患者术前的心电图数据获取患者的心电散点图，包括：
3.根据权利要求1所述的用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，所述根据心电散点图中数据点的分布获取各投影点及各投影点集合，包括：
4.根据权利要求3所述的用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，所述根据投影点及投影点集合的分布得到心电散点图的分布调节因数，包括：
5.根据权利要求3所述的用于患者术后康复的心电图分析方法，其特征在于，所述根据心电散点图的分布调节因数得到心电散点图的散点分布系数，包括：
6.根据权利要求1所述的用于患者...
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