【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗检查领域，更具体地说，涉及基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统。
技术介绍
1、随着医疗技术的发展，对心肌梗死的早期诊断和风险评估变得尤为重要。传统的评估方法依赖于医生的经验，主观性强且准确性有限。因此，利用计算机算法和医疗数据进行心肌梗死风险评估，能够提供更客观、准确的评估结果，提高早期诊断的效果。简单计算机网络算法是一类利用基本网络拓扑结构和节点间简单交互规则进行数据处理和计算的算法。常见的有基于图论的算法，如最短路径算法、最大流量算法等。这些算法通过定义节点和边的关系，利用传输和计算规则，能够高效地解决复杂网络中的数据传输和优化问题。
2、心肌梗死风险评估系统将患者的斑块特征、冠状动脉狭窄程度和心肌功能分析视为网络中的节点，通过简单计算机网络算法对这些节点的数据进行处理和整合，计算出患者的风险评分。各节点之间的关系和数据传输类似于网络拓扑结构中的节点和边，通过定义评分规则(即传输规则)，系统能够高效、准确地进行风险评估。但是在方案设计的过程中主要遇到了数据采集和处理的挑战，包括如何确保输入数据的完整性和有效性、如何高效处理和计算大规模医学数据，以及如何在保证数据安全和隐私的前提下，实现系统的高效运行。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题：心肌梗死风险评估系统将患者的斑块特征、冠状动脉狭窄程度和心肌功能分析视为网络中的节点，通过简单计算机网络算法对这些节点的数据
2、技术方案：基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统，包括数据输入模块、评估计算模块、风险评估报告生成模块、数据存储与管理模块、系统接口、系统维护与更新模块；
3、所述数据输入模块用于输入斑块(x)、冠状动脉管腔狭窄程度(y)和功能分析(z)的各项参数，所述数据输入模块包括数据采集子模块和用户输入子模块；
4、所述评估计算模块用于计算各参数的分值，汇总所有参数的分值，计算出风险评分；
5、风险评估报告生成模块根据评估计算模块计算得到的风险评分确定心肌梗死的风险等级，包括低风险、中风险、高风险，并生成报告，报告包括风险评分和风险等级；
6、数据存储与管理模块用于存储患者的输入数据、计算结果和评估报告。
7、优选的，所述评估计算模块对影响心肌梗死的不同因素赋值如下：
8、斑块参数(x)
9、x1(斑块长度)
10、x1-1(局限性斑块)：3分
11、x1-2(节段性斑块)：5分
12、x1-3(弥漫性斑块)：7分
13、x2(斑块方向)
14、x2-1(偏向性)：4分
15、x2-2(向心性)：7分
16、x3(斑块风险程度)
17、x3-1(钙化斑块)：3分
18、x3-2(纤维斑块)：5分
19、x3-3(高风险斑块)：7分
20、冠状动脉管腔狭窄程度(y)
21、y1(狭窄程度<50％)：15分
22、y2(狭窄程度50％～<70％)：20分
23、y3(狭窄程度70％～<90％)：30分
24、y4(狭窄程度90％～<95％)：40分
25、y5(狭窄程度≥95％)：50分
26、功能分析(z)
27、z1(心肌早期灌注)
28、z1-1(心内膜下早期灌注减低)：10分z1-2(透壁性早期灌注减低)：15分z2(舒张末期心肌厚度变薄范围)
29、z2-1(局限性心肌变薄)：5分
30、z2-2(节段性心肌厚度变薄)：10分z3(心肌增厚率减低程度)
31、z3-1(轻度减低)：5分
32、z3-2(中度减低)：10分
33、z3-3(重度减低)：15分。
34、优选的，所述评估计算模块计算风险评分公式如下：风险评分＝x1+x2+x3+y+z1+z2+z3。
35、优选的，所述风险评估报告生成模块根据风险评分确定心肌梗死的风险等级，方式如下：当风险评分小于50时，输出为低风险；当风险评分处于50-70范围内时，输出为中风险；当风险评分大于70时，输出为高风险。
36、优选的，所述数据采集子模块采用医疗设备和传感器采集患者的医学影像和生理数据，数据采集方式包括ct扫描、mri、血液检测；
37、所述用户输入子模块便于医生或技术人员输入斑块(x)、冠状动脉管腔狭窄程度(y)和功能分析(z)的各项参数。
38、优选的，所述数据采集子模块和用户输入子模块正常工作状态下只有一个模块起作用，且用户输入子模块优先级高于数据采集子模块。
39、优选的，所述评估计算模块包括数据校验子模块，所述数据校验子模块对输入数据进行完整性和有效性校验，确保数据符合预期范围和格式，并且提供错误提示和数据修正功能。
40、优选的，所述系统接口包括医疗设备接口和医疗信息系统接口，所述医疗设备接口与医疗设备和传感器进行数据对接，实现自动数据采集；
41、所述医疗信息系统接口与医院信息系统对接，实现数据共享和报告传输。
42、相比于现有技术，本专利技术的优点在于：
43、(1)数据校验子模块的引入，确保了所有输入数据的完整性和有效性，避免了错误数据对评估结果的影响，完整性校验确保所有必填项都有输入，避免数据缺失，有效性校验确保数据在预期范围内，避免输入错误，错误提示和数据修正功能帮助用户及时发现和纠正数据输入错误，提高数据质量。
44、(2)通过医疗设备和传感器采集高质量的医学影像和生理数据，评估系统能够提供更精确的心肌梗死风险评估，ct扫描和mri提供高分辨率的冠状动脉和心肌图像，帮助准确评估斑块特征和心肌功能，血液检测补充了生理指标的评估，提高了斑块风险评估的全面性。
45、(3)计算模块利用预设规则和标准化流程，高效地计算各参数分值和总分，确保评估结果的准确性和及时性，自动化的分值计算和汇总，减少了人为误差，根据总分确定心肌梗死风险等级，提供清晰的评估结果。
46、(5)通过数据加密和访问控制措施，确保用户数据在传输和存储过程中的安全性和隐私性，数据在传输过程中进行加密，防止数据泄露，只有授权用户可以访问系统和查看评估结果，保护用户隐私。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统，其特征在于，包括数据输入模块、评估计算模块、风险评估报告生成模块、数据存储与管理模块、系统接口、系统维护与更新模块；
2.根据权利要求1所述基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统，其特征在于，所述评估计算模块对影响心肌梗死的不同因素赋值如下：
3.根据权利要求2所述基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统，其特征在于，所述评估计算模块计算风险评分公式如下：
4.根据权利要求3所述基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统，其特征在于，所述风险评估报告生成模块根据风险评分确定心肌梗死的风险等级，方式如下：当风险评分小于50时，输出为低风险；当风险评分处于50-70范围内时，输出为中风险；当风险评分大于70时，输出为高风险。
5.根据权利要求1所述基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统，其特征在于，所述数据采集子模块采用医疗设备和传感器采集患者的医学影像和生理数据，数据采集方式包括CT扫描、MRI、血液检测；
6.根据权利要求5所述基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评
7.根据权利要求1所述基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统，其特征在于，所述评估计算模块包括数据校验子模块，所述数据校验子模块对输入数据进行完整性和有效性校验，确保数据符合预期范围和格式，并且提供错误提示和数据修正功能。
8.根据权利要求1所述基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统，其特征在于，所述系统接口包括医疗设备接口和医疗信息系统接口，所述医疗设备接口与医疗设备和传感器进行数据对接，实现自动数据采集；
...【技术特征摘要】
1.基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统，其特征在于，包括数据输入模块、评估计算模块、风险评估报告生成模块、数据存储与管理模块、系统接口、系统维护与更新模块；
2.根据权利要求1所述基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统，其特征在于，所述评估计算模块对影响心肌梗死的不同因素赋值如下：
3.根据权利要求2所述基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统，其特征在于，所述评估计算模块计算风险评分公式如下：
4.根据权利要求3所述基于简单计算机网络算法心肌梗死风险评估系统，其特征在于，所述风险评估报告生成模块根据风险评分确定心肌梗死的风险等级，方式如下：当风险评分小于50时，输出为低风险；当风险评分处于50-70范围内时，输出为中风险；当风险评分大于70时，输出为高风险。
5.根据权利要求1所述基于简单计算机网络算法心肌梗死风...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊青峰，王戴宜均，鄂森，王柳，陈奕居，郑亚波，
申请(专利权)人：颖奕干细胞生物科技海南有限公司，
类型：发明
国别省市：
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