【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及模型構建，尤其涉及一種心梗患者風險評估模型的構建方法及系統。
技術介紹
1、心肌梗死（心梗）是全球范圍內導致死亡和殘疾的主要原因之一，其病因復雜多樣，涉及多個危險因素，如高血壓、高血脂、吸煙、糖尿病等。因此，心?；颊叩脑缙陲L險評估對于改善預后、制定個性化治療方案和降低病死率具有重要意義。以往的風險評估模型，如framingham評分和grace評分，雖然在臨床中得到廣泛應用，但在準確性和適用性方面仍存在一定局限性。隨著人工智能和大數據技術的迅猛發展，基于多元變量分析、機器學習算法等技術的新型心梗風險評估模型逐漸被提出。這些模型通過整合臨床指標、實驗室數據和影像學特征，能夠更全面、動態地評估心梗患者的風險水平。同時，個性化醫學的理念推動了模型在特定人群中的應用，如對老年患者、合并癥較多患者的個體化評估。構建一個有效的心梗風險評估模型需要考慮患者的多維數據，結合先進的統計學方法和計算機算法，以提高預測的準確性和臨床可操作性，從而為臨床醫生提供有力的決策支持工具。然而，傳統的一種心梗患者風險評估模型的構建方法存在著對心梗患者風險評估誤差大以及對心?；颊唢L險前置因素識別不準確的問題。
技術實現思路
1、基于此，有必要提供一種心梗患者風險評估模型的構建方法及系統，以解決至少一個上述技術問題。
2、為實現上述目的，一種心?；颊唢L險評估模型的構建方法，所述方法包括以下步驟：
3、步驟s1：通過醫療信息系統進行心?；颊唧w征數據采集和冠狀動脈造影影像采集，分別得
4、步驟s2：對動脈造影多視角三維模型進行心電信號-血管運動映射處理，得到心電信號-血管運動映射數據；對心電信號-血管運動映射數據進行血管阻塞增量計算，得到血管阻塞增量數據；根據心電信號-血管運動映射數據對血管阻塞增量數據進行阻塞心電信號前置梯度反饋識別，得到阻塞心電前置梯度反饋數據；
5、步驟s3：對阻塞心電前置梯度反饋數據進行心電信號相位偏移性分析，得到阻塞反饋心電信號相位偏移數據；利用隨機森林算法對阻塞反饋心電信號相位偏移數據進行心梗患者風險評估模型構建，得到心?；颊唢L險評估模型；
6、步驟s4：對心?；颊唢L險評估模型進行自動化監測固件設計，得到心?；颊唢L險評估模型監測固件，將心?；颊唢L險評估模型監測固件發送至云平臺，以執行心?；颊唢L險評估。
7、本專利技術通過醫療信息系統獲取心梗患者的體征數據和冠狀動脈造影影像，可以獲得患者的綜合信息，包括臨床癥狀、體征以及血管結構的詳細圖像。這種全面的數據有助于準確評估病情。冠狀動脈造影影像為了解患者冠狀動脈的健康狀況提供了高分辨率的視圖，有助于清晰地識別血管狹窄或堵塞的具體位置和程度。通過多視角三維模型的構建，可以獲得冠狀動脈的立體視圖，這種視圖比二維平面圖像提供了更多的信息，幫助醫生更好地理解血管的復雜結構和病變情況。心電信號與血管運動的映射處理可以將心電圖數據與血管的運動情況關聯起來，使得可以觀察到心臟的電活動如何影響血管運動。這種動態分析有助于發現心?；颊咴谛碾娦盘柈惓r的血管反應，提供額外的診斷信息。通過對心電信號-血管運動映射數據進行血管阻塞增量計算，可以量化血管阻塞的程度和變化。阻塞心電信號前置梯度反饋識別能夠提前發現潛在的心電信號異常，從而在心梗發生之前或早期階段進行預警。這有助于及早干預，減少心梗的發生或其嚴重程度。前置梯度反饋可以幫助提高心梗診斷的精確性，避免錯過早期診斷機會，提升患者的整體預后。心電信號相位偏移性分析可以揭示心電信號中潛在的異常，尤其是在心梗發生時，信號的相位變化反映了心臟的異常狀態。這樣可以更早期、更準確地捕捉到心梗的信號。通過得到阻塞反饋心電信號相位偏移數據，可以提供詳細的信號特征，這有助于構建更精確的心梗風險評估模型。隨機森林算法可以處理復雜的數據集，挖掘心電信號的非線性特征，進而構建出一個強大的心梗風險評估模型。這種模型能夠綜合多種數據特征，提供可靠的風險評估結果。隨機森林具有較強的預測能力，可以識別出心梗的高風險患者，并且在面對噪聲和缺失數據時表現出較高的魯棒性。通過設計自動化監測固件，可以實時跟蹤心?；颊叩娘L險狀況。這種自動化系統能夠持續監測患者的心電數據，并根據風險評估模型提供及時反饋。自動化固件的設計使得模型可以在實際應用中更加高效和便捷，從而更好地融入醫療系統中，提升使用的便利性和可靠性。將監測固件發送至云平臺，有助于集中管理和分析患者數據。云平臺可以處理大量數據，進行實時風險評估，并能夠將結果及時反饋給醫療人員。云平臺提供了遠程訪問功能，使得醫療人員可以隨時獲取風險評估結果，便于跨地區、多機構的協作和決策，提高了醫療服務的可及性和響應速度。因此，本專利技術是對傳統的一種心?；颊唢L險評估模型的構建方法做出的改進處理，解決了傳統的一種心?；颊唢L險評估模型的構建方法存在著對心?；颊唢L險評估誤差大以及對心?；颊唢L險前置因素識別不準確的問題，降低了心?；颊唢L險評估的誤差，提高了對心?；颊唢L險前置因素識別的準確度。
8、優選地，步驟s1包括以下步驟：
9、步驟s11：通過醫療信息系統進行心梗患者體征數據采集和冠狀動脈造影影像采集，分別得到心?；颊呋A數據包括心?；颊唧w征記錄數據和心?；颊吖跔顒用}造影影像；
10、步驟s12：對心梗患者冠狀動脈造影影像進行影像噪點優化，得到冠狀動脈噪點優化影像；
11、步驟s13：根據冠狀動脈噪點優化影像對心?；颊吖跔顒用}造影影像進行多視角重構分析，得到冠狀動脈造影多視角重構數據；
12、步驟s14：根據冠狀動脈造影多視角重構數據進行動脈造影多視角三維模型構建，得到動脈造影多視角三維模型。
13、本專利技術通過醫療信息系統進行體征數據和冠狀動脈造影影像的采集，能獲取全面的基礎數據。這包括患者的臨床體征（如心率、血壓等）和影像數據，為后續分析提供基礎和背景信息。體征數據和冠狀動脈造影影像的準確采集是確保后續分析結果可靠性的前提，有助于提高心梗診斷的精確性。影像噪點優化能夠減少因成像過程中產生的噪點，使影像更清晰。這樣可以提高圖像的質量，便于更準確地識別血管結構及病變情況。對冠狀動脈噪點優化影像進行多視角重構，可以從多個角度觀察血管結構。這種方法提供了對血管的全景視圖，有助于識別復雜的血管病變和狹窄區域。多視角數據能幫助醫生更全面地理解血管的三維結構，改進診斷精度?；诙嘁暯侵貥嫈祿嫿ǖ膭用}造影三維模型提供了血管的立體視覺，這比傳統的二維影像更能展示血管的真實形態和病變情況。三維模型能夠直觀地展示血管的空間關系和血流動力學特征，有助于制定更加精準的治療計劃。
14、優選地，步驟s2包括以下步驟：
15、步驟s21：對心?；颊唧w征記錄數據進行心電圖記錄提取，得到心梗患者心電圖；
16、步驟s22：根據心梗患者心電圖對動脈造影多視角三維模型進行本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種心?；颊唢L險評估模型的構建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的心梗患者風險評估模型的構建方法，其特征在于，步驟S1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的心梗患者風險評估模型的構建方法，其特征在于，步驟S2包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的心?；颊唢L險評估模型的構建方法，其特征在于，步驟S24包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的心?；颊唢L險評估模型的構建方法，其特征在于，對血液運輸衰減動力模擬數據進行壓力增量方位分解計算包括以下步驟：
6.根據權利要求3所述的心梗患者風險評估模型的構建方法，其特征在于，步驟S25包括以下步驟：
7.根據權利要求1所述的心?；颊唢L險評估模型的構建方法，其特征在于，步驟S3包括以下步驟：
8.根據權利要求7所述的心?；颊唢L險評估模型的構建方法，其特征在于，步驟S32包括以下步驟：
9.根據權利要求7所述的心梗患者風險評估模型的構建方法，其特征在于，步驟S34包括以下步驟：
10.一種心?；颊唢L險評估模型的
...【技術特征摘要】
1.一種心?；颊唢L險評估模型的構建方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的心梗患者風險評估模型的構建方法，其特征在于，步驟s1包括以下步驟：
3.根據權利要求1所述的心?；颊唢L險評估模型的構建方法，其特征在于，步驟s2包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的心梗患者風險評估模型的構建方法，其特征在于，步驟s24包括以下步驟：
5.根據權利要求4所述的心?；颊唢L險評估模型的構建方法，其特征在于，對血液運輸衰減動力模擬數據進行壓力增量方位分解計算包括以下步驟：
6.根據權利要求...
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