[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

说明书

本发明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。

技术领域

本发明属于计算机及医疗技术领域，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。

背景技术

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。

发明内容

本发明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，本发明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，本发明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，本发明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。