[发明专利]基于体外反搏干预下心脑血管疾病预测方法及系统、设备

权利要求书

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，所述生理数据还包括血流速度，所述并对所述生理数据进行处理包括：

截取心动周期的所述血流速度，提取包络线得到完整的心动周期的血流速度波。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标用户体外反搏前、中、后的时域评价指标包括：

计算所述血流速度波在独立的心动周期中的心动周期、收缩期、舒张期的平均值；

根据所述心动周期、收缩期、舒张期的平均值计算所述心动周期的血管的平均内径。

8.一种基于体外反搏下心脑血管疾病预测系统，其特征在于，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。

9.一种基于体外反搏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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至7任一项所述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。

10.一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，实现如权利要求1至7任一项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。