[发明专利]一种用于心血管疾病风险评估的分层管理系统及方法

权利要求书

1.一种用于心血管疾病风险评估的分层管理系统，其特征在于，所述用于心血管疾病风险评估的分层管理系统系统包括：信息采集模块，用于收集心血管疾病的至少一项数据，并将数据存放于数据库中保存；

数据分析模块，连接数据库，将收集到的信息进行读取，用于根据至少一项数据对事先分好的数据项目进行分析、评分，并且将评分与预设的危险阈值一一对应映射以后，得到对应每项数据的危险等级，将数据保存于数据库中；

所述得到对应每项数据的危险等级的方法包括：

1)对收集到的信息数据进行小波包分解变换,得到不同尺度下的小波系数，将信号HH层的尺度系数置零；

2)计算心血管疾病某一项图像数据特征波性指标S_f；公式为：

其中表示心血管疾病某一项图像波形数据均方根值，表示心血管疾病某一项图像波形数据绝对平均；

3)计算心血管疾病某一项图像数据特征峰值指标，公式如下：

其中x_max表示波形峰值，表示表示均方根值；

4)计算心血管疾病某一项图像数据特征脉冲指标，公式如下：

其中x_max表示波形峰值，表示心血管疾病某一项图像波形数据绝对平均；

5)计算心血管疾病某一项图像数据特征峭度指标，计算公式如下：

其中

6)计算心血管疾病某一项图像数据特征裕度指标，计算公式如下：

其中

7)计算心血管疾病某一项图像数据特征Teager能量算子，计算公式如下：

其中，t表示数据采集时间，α_t为t时刻前后的偏移角；

8)计算标准偏差，计算公式如下：

9)计算平均值的标准偏差，计算公式如下：

10)计算样本的样本圆均值，计算公式如下：

其中X为样本，

S＝∑_isin(angle)C＝∑_icos(angle)，

res＝＝arctan2(S，C)；

11)将对各检测点的数据进行小波层次分解特征和波形特征进行拼接；

使用深度多视图对任意两个测点的DCCA网络进行特征同步处理，进行一致性特征融合，并利用端到端的多视图分类器进行处理；

对未知心血管疾病某一项图像异常数据进行预测，并确定危险等级，对获得的危险等级利用事先预置好的评分程序获取危险等级评分；

数据处理模块，连接数据库，将数据分析模块所得到的数据进行读入后，根据每个个体的每项数据的危险等级对每个个体按照一预设的层级设置进行划分；

综合评价模块，读入层级信息，综合所有的数据信息，向对每个层级中个体发送对应所在层级的治疗方案指令；

数据库，用于存放各个模块所存的数据。

2.如权利要求1所述的一种用于心血管疾病风险评估的分层管理系统及方法，所述的信息采集模块，收集的数据包括：危险因素数据以及颈动脉超声检查数据。

3.如权利要求2所述的用于心血管疾病风险评估的分层管理系统及方法，其特征在于，所述的危险因素包括：血压数据、血脂数据、血糖指数、肥胖指数、吸烟指数、饮酒指数、家族心血管疾病遗传数据、年龄数据、心理健康指数、体力活动数据。

4.如权利要求1所述的用于心血管疾病风险评估的分层管理系统，所述的颈动脉超声检查数据包括：颈动脉内膜中层厚度，根据IMT增厚的程度，用于评价为内膜增厚、斑块形成、颈动脉狭窄；进而根据动脉狭窄程度，进步分析轻、中、重度狭窄数据。

5.如权利要求1所述的用于心血管疾病风险评估的分层管理系统，所述的信息采集模块包括：

采集单元，用于采集人群中每个个体的潜在心血管疾病的至少一项数据；

第一数据传输单元，连接所述采集单元，用于将收集到的所述至少一项数据传输到数据库第一数据保存模块保存。