【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模型构建，具体涉及一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法及系统。
技术介绍
1、肿瘤放化疗是一种重要的癌症治疗方式，但患者在接受治疗过程中可能面临心脏损伤的风险。
2、中国专利cn116230240a公开了基于浅低温的心肌损伤参数分析方法、系统及电子装置，包括构建数据集，所述数据集包括正常体温数据集和浅低温数据集；构建心肌损伤参数的分析模型，所述分析模型的输入为所述数据集，所述分析模型的输出为数据集对应的心肌损伤参数的参数值构成的参数集；
3、现有技术，通过采集心肌缺血-再灌注损伤合并脓毒症的心脏的正常体温数据和浅低温数据，并构建心肌损伤参数的分析模型，分析不同温度对心肌缺血-再灌注损伤合并脓毒症的心肌损伤参数的影响；但是其不能基于诊断结果，对心脏损失的评估情况进行定性且定量分析，也不能对后续的心脏损伤的诊疗结果进行预测。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法及系统，解决以下技术问题：其不能基于诊断结果，对心脏损失的评估情况进行定性且定量分析，也不能对后续的心脏损伤的诊疗结果进行预测。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，包括以下步骤：
4、步骤1：获取患者的诊断数据；
5、其中，诊断数据包括心率值、心室值和心肌酶值；
6、步骤2：基于诊断数据，输出诊断偏差值；
7、其中，诊断偏差
8、步骤3：基于诊断偏差值，输出风险系数，再根据评估系数对诊疗结果进行定性和定量评估；
9、其中，风险系数包括定性风险系数和定量风险系数；
10、步骤4：基于定性和定量评估的结果，根据趋势比对模型，对评估的结果进行验证；
11、其中，趋势比对模型为：将定性风险系数波动值除以定量风险系数波动值，计算得到趋势比对系数；
12、步骤5：基于波动程度匹配信号，对后续的心脏损伤的诊疗结果进行预测。
13、作为本专利技术进一步的方案：在步骤1中，获取患者的诊断项，该诊断项包括心电图、心脏磁共振影像、血液生化指标；
14、再基于心电图获取得到心率值，基于心脏磁共振影像获取得到心室值，基于血液生化指标获取得到心肌酶值。
15、作为本专利技术进一步的方案：在步骤2中，心率偏差值的计算过程包括：
16、获取心率值和心率范围值，提取当前的心率值与心率范围值最接近的端点值，将心率值与端点值进行差值计算，得到心率偏差值；
17、心室偏差值的计算过程包括：
18、获取心室值和心室范围值，提取当前的心室值与心室范围值最接近的端点值，将心室值与端点值进行差值计算，得到心室偏差值；
19、心肌酶偏差值的计算过程包括：
20、获取心肌酶值和心肌酶范围值，提取当前的心肌酶值与心肌酶范围值最接近的端点值，将心肌酶值与端点值进行差值计算，得到心肌酶偏差值。
21、作为本专利技术进一步的方案：在步骤3中，若心率偏差值大于等于心率偏差阈值时，则生成心电图项不合格信号；
22、若心室偏差值大于等于心室偏差阈值时，则生成心脏磁共振影像项不合格信号；
23、若心肌酶偏差值大于等于心肌酶偏差阈值时，则生成血液生化指标项不合格信号；
24、获取不合格信号的个数，并标记为定性风险系数，根据定性风险系数对诊疗结果进行定性评估，得到心脏无损伤信号或心脏损伤信号。
25、作为本专利技术进一步的方案：当得到心脏损伤信号时，将心率偏差值除以心率偏差阈值，得到心率偏差比，将心室偏差值除以心室偏差阈值，得到心室偏差比，将心肌酶偏差值除以心肌酶偏差阈值，得到心肌酶偏差比；将心率偏差比、心室偏差比和心肌酶偏差比相加求和，得到偏差比总值，并标记为定量风险系数。
26、作为本专利技术进一步的方案：在步骤4中，定性风险系数波动值的获取过程包括以下步骤：
27、将当前诊断时刻的定性风险系数分别与前n诊断时刻的定性风险系数做差值计算，并取绝对值，得到n个定性风险系数差值，将n个定性风险系数差值相加求和，得到定性风险系数波动值；
28、定量风险系数波动值的获取过程包括以下步骤：
29、将当前诊断时刻的定量风险系数分别与前n诊断时刻的定量风险系数做差值计算，并取绝对值，得到n个定量风险系数差值，将n个定量风险系数差值相加求和，得到定量风险系数波动值。
30、作为本专利技术进一步的方案：若趋势比对系数处于预设的趋势比对系数范围值时，则生成波动程度匹配信号；
31、若趋势比对系数不处于预设的趋势比对系数范围值时，则生成波动程度不匹配信号。
32、作为本专利技术进一步的方案：在步骤5中，当得到波动程度匹配信号时，获取n个定量风险系数差值，并标记为zcn；通过公式，计算得到每个定量风险系数斜率kln；其中，to为当前诊断时刻的时间，tn为前n诊断时刻的时间；
33、将所有的定量风险系数斜率kln，相加求和取均值，得到定量风险系数斜率均值klj；
34、通过预测模型，计算得到预测时刻的定性风险系数xyx；ty为预测时刻与当前诊断时刻之间的时间差，xo为当前诊断时刻的定性风险系数。
35、作为本专利技术进一步的方案：将得到的预测时刻的定性风险系数xy，代入到趋势比对模型中，按照当前输出得到的趋势比对系数，计算得到预测时刻的定量风险系数xy l。
36、一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建系统，包括：
37、数据采集模块：获取患者的诊断数据；
38、其中，诊断数据包括心率值、心室值和心肌酶值；
39、数据分析模块：基于诊断数据，输出诊断偏差值；
40、其中，诊断偏差值包括心率偏差值、心室偏差值和心肌酶偏差值；
41、诊疗评估模块：基于诊断偏差值，输出风险系数，再根据评估系数对诊疗结果进行定性和定量评估；
42、其中，风险系数包括定性风险系数和定量风险系数；
43、比对判断模块：基于定性和定量评估的结果，根据趋势比对模型，对评估的结果进行验证；
44、其中，趋势比对模型为：将定性风险系数波动值除以定量风险系数波动值，计算得到趋势比对系数；
45、损伤预测模块：基于波动程度匹配信号，对后续的心脏损伤的诊疗结果进行预测。
46、本专利技术的有益效果：
47、(1)本专利技术获取患者的诊断数据；基于诊断数据，输出诊断偏差值；基于诊断偏差值，输出风险系数，再根据评估系数对诊疗结果进行定性和定量评估；本专利技术基于诊断得到的电图、心脏磁共振影像、血液生化指标数据，先定性再定量分析，从而对患者的心脏情况进行定性与定量两方面进行判断，从而可以更为精准且全面地对心脏损失进行评估判断；
【技术保护点】
1.一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，在步骤1中，获取患者的诊断项，诊断项包括心电图、心脏磁共振影像、血液生化指标；
3.根据权利要求1所述的一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，在步骤2中，心率偏差值的计算过程包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，在步骤3中，若心率偏差值大于等于心率偏差阈值时，则生成心电图项不合格信号；
5.根据权利要求4所述的一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，当得到心脏损伤信号时，将心率偏差值除以心率偏差阈值，得到心率偏差比，将心室偏差值除以心室偏差阈值，得到心室偏差比，将心肌酶偏差值除以心肌酶偏差阈值，得到心肌酶偏差比；将心率偏差比、心室偏差比和心肌酶偏差比相加求和，得到偏差比总值，并标记为定量风险系数。
6.根据权利要求1所述的一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，在步骤4中，定性风险系数波动值的获取过程包括
7.根据权利要求6所述的一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，若趋势比对系数处于预设的趋势比对系数范围值时，则生成波动程度匹配信号；
8.根据权利要求1所述的一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，在步骤5中，当得到波动程度匹配信号时，获取n个定量风险系数差值，并标记为ZCn；通过公式计算得到每个定量风险系数斜率KLn；其中，To为当前诊断时刻的时间，Tn为前n诊断时刻的时间；
9.根据权利要求8所述的一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，将得到的预测时刻的定性风险系数XY，代入到趋势比对模型中，按照当前输出得到的趋势比对系数，计算得到预测时刻的定量风险系数XY l。
10.一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建系统，其特征在于，该系统用于执行上述权利要求1-9任一项所述的方法，该系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，在步骤1中，获取患者的诊断项，诊断项包括心电图、心脏磁共振影像、血液生化指标；
3.根据权利要求1所述的一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，在步骤2中，心率偏差值的计算过程包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，在步骤3中，若心率偏差值大于等于心率偏差阈值时，则生成心电图项不合格信号；
5.根据权利要求4所述的一种基于心脏损伤精准诊疗模型构建方法，其特征在于，当得到心脏损伤信号时，将心率偏差值除以心率偏差阈值，得到心率偏差比，将心室偏差值除以心室偏差阈值，得到心室偏差比，将心肌酶偏差值除以心肌酶偏差阈值，得到心肌酶偏差比；将心率偏差比、心室偏差比和心肌酶偏差比相加求和，得到偏差比总值，并标记为定量风险系数。
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾艺荀，顾翔，顾仁杰，李斌，许天涵，
申请(专利权)人：扬州市第二人民医院扬州市惠民医院，
类型：发明
国别省市：
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