[发明专利]一种基于综合定权的TOPSIS算法的人体心肺耐力评价方法

说明书

本发明涉及一种基于综合定权的TOPSIS算法的人体心肺耐力评价方法，引入拉格朗日函数，构建了优化决策模型，避免了绝对主观性和绝对客观性，使两者保持较好的一致性，运动心肺评价领域，从运动心肺实验出发，考虑了人体的心血管功能、呼吸交换供能和代谢功能三个方面，选择了无氧阈和最大运动强度下的心率、每搏输出量、氧气当量等18个指标构建了评价指标体系，采用组合数的有序评价加权算子来确定指标体系的主观权重，采用熵权法来计算指标体系的客观权重，然后最后建立了TOPSIS综合评估模型，评估受试者的心肺耐力，较好的区分受试者的心肺耐力水平，本发明可以给组训者提供评估的建议，从而进行有针对性的训练。

技术领域

本发明涉及心肺耐力相关技术领域，具体来说，涉及一种基于综合定权的 TOPSIS算法的人体心肺耐力评价方法。

背景技术

运动心肺实验(CPET)虽然可以检测提供许多参数，但是这些参数还没有得到在具体应用中的评估和解释。CPET的评估依赖运动生理学专家的知识，教练和不了解CPET的临床医生难以得到有价值的内容，且专家之间由于主观因素，对同一个受试者评估的结果也有所不同。由于医疗卫生资源、经济和专业知识的限制，普通群体对心肺耐力评估的需求无法得到满足。建立一种人体心肺耐力评价方法，可以实施精准的、在医疗监督下的运动方案，既能提高人体的有氧耐力，也可以保证心肺的安全。为了加快 CPET的普及，量化决定运动成绩的生理参数，帮助医院(康复科、心脏科等)和教练(运动员、士兵等)提供可靠的指导，探索基于运动生理数据的智能化心肺评估方法，具有重大的理论价值和社会意义。

目前已公开的专利中，与本发明比较类似的专利有：基于AHP-TOPSIS 算法的矿用卡车安全性评价方法。建立卡车安全性指标；构造判断矩阵，并进行一致性检验；若通过一致性检验，则计算判断矩阵的特征值，并取最大特征值对应的特征向量作为卡车安全性指标的权重，若不通过一致性检验，则返回步骤二；判断各安全性指标的类型，并将指标数据进行正向化处理，得到正向化矩阵D；对D消除量纲，得到标准化矩阵Z；按照步骤三得到的权重和步骤五得到的矩阵Z，对卡车安全性进行评分，对各评分归一化处理后，得到最终的评价结果。

VO₂max被称为衡量耐力水平的金标准，但是许多学者对只用最大摄氧量来评估人体的心肺耐力水平提出了质疑。目前大多数都是通过简单的统计各项指标来衡量人体的心肺耐力水平，没有体现出各项指标的权重占比。而且需要依赖运动生理学专家的知识。

因此，只能利用CPET中的生理参数，从人体的心血管功能、呼吸交换功能和代谢功能三个功能出发，定量的对人体的心肺耐力进行评估。一方面可以避免医生的主观因素对评估结果的影响，另一方面非运动生理学专家的评估人员可以实现智能化的心肺评估。基于运动生理数据的智能化心肺评估方法，具有重大的理论价值和社会意义，对此我们提出一种基于综合定权的TOPSIS算法的人体心肺耐力评价方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于综合定权的TOPSIS算法的人体心肺耐力评价方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于综合定权的 TOPSIS算法的人体心肺耐力评价方法，构建了基于CPET的心肺耐力评估指标体系，然后通过C-OWA算子和熵权法确定指标权重，最后建立TOPSIS 模型，其中人体的心肺耐力拆解成了心血管功能、呼吸交换功能和代谢功能；

(1)心血管功能：将每搏输出量(SV)、心率(HR)、心输出量(CO) 作为心血管能力的评价指标；

(2)呼吸交换功能：与人的气体交换能力相关的生理参数有通气量 (VE)、氧气当量(VE/VO2)、二氧化碳当量(VE/VCO2)；

(3)代谢功能：包括摄氧量(VO2)、动脉血氧分差C(a-v)O₂、和呼吸熵(RQ)。