[發(fā)明專(zhuān)利]血管硬化特征譜多參數(shù)醫(yī)學(xué)模型的建立方法及其軟件系統(tǒng)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201610316670.3 | 申請(qǐng)日： | 2016-05-12 |
| 公開(kāi)（公告）號(hào)： | CN105760704A | 公開(kāi)（公告）日： | 2016-07-13 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 甘平;薛錦霞 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人： | 重慶醫(yī)科大學(xué) |
| 主分類(lèi)號(hào)： | G06F19/00 | 分類(lèi)號(hào)： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 重慶為信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 50216 | 代理人： | 余錦曦 |
| 地址： | 400016*** | 國(guó)省代碼： | 重慶;85 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 血管 硬化 特征 參數(shù) 醫(yī)學(xué) 模型 建立 方法 及其 軟件 系統(tǒng) | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)模型領(lǐng)域，特別是涉及血管硬化特征譜多參數(shù)醫(yī)學(xué)模型的建立方法及其軟件系統(tǒng)。
背景技術(shù)
早期采集血管壁彈性功能的定量變化是目前血管硬化性疾病臨床診斷中的難題之一，但是,醫(yī)學(xué)臨床至今對(duì)血管硬化性典型疾病的診斷方法仍十分有限,目前主要有一些形態(tài)學(xué)診斷方法，例如多普勒超聲、CT和MRI的血管采集以及放射性核素采集等，不僅其采集方法復(fù)雜,而且診斷精度較低，絕大多數(shù)只能反映局部病變并且要病情發(fā)展到有明顯病理改變時(shí)才能采集到。
發(fā)明內(nèi)容
為解決以上技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種血管硬化特征譜多參數(shù)醫(yī)學(xué)模型的建立方法及軟件系統(tǒng)，利用計(jì)算機(jī)技術(shù)檢測(cè)出八個(gè)無(wú)創(chuàng)動(dòng)態(tài)信息，然后利用該八個(gè)信息的特征譜，創(chuàng)建血管硬化特征譜多參數(shù)醫(yī)學(xué)模型，作為預(yù)防心血管疾病的判斷因子。
技術(shù)方案如下：
一種血管硬化特征譜多參數(shù)醫(yī)學(xué)模型的建立方法，其關(guān)鍵在于：建立方法包括以下步驟：
步驟1：從數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)取血管壁內(nèi)外多參數(shù)動(dòng)態(tài)隱含信息，所述多參數(shù)動(dòng)態(tài)隱含信息包括血管壁壓力位移波、血管壁壓力位移波速度波、血管壁壓力波加速度波、心音信號(hào)、心電波、血管容積波、血管容積波的微分波、血管容積波的加速度波；
其中心電波為采集的基準(zhǔn)信號(hào)，血管壁壓力位移波、血管壁壓力位移波速度波、血管壁壓力波加速度波為血管壁的外部動(dòng)態(tài)信息，心音信號(hào)、血管容積波、血管容積波的微分波、心音信號(hào)為血管壁內(nèi)部動(dòng)態(tài)信息；
步驟2：將采集到的多參數(shù)動(dòng)態(tài)隱含信息的信號(hào)從時(shí)域變換到頻域；
步驟3：對(duì)經(jīng)過(guò)頻域變換的每種參數(shù)動(dòng)態(tài)隱含信息進(jìn)行分析；
步驟4：對(duì)每種參數(shù)的特征譜進(jìn)行功率譜估計(jì)，建立每種參數(shù)的特征譜功率譜估計(jì)pPER(w)；
步驟5：根據(jù)每種參數(shù)的功率譜估計(jì)和血管硬化特征譜多參數(shù)醫(yī)學(xué)模型得到檢測(cè)結(jié)果，該多參數(shù)醫(yī)學(xué)模型的公式為：
其中，ki表示每種參數(shù)的加權(quán)因子，pPER(w)表示每種參數(shù)的特征譜功率譜估計(jì)；
采用上述方法，通過(guò)分析數(shù)據(jù)庫(kù)中采集的血管壁內(nèi)外的多參數(shù)動(dòng)態(tài)信息，結(jié)合血管硬化特征譜多參數(shù)醫(yī)學(xué)模型計(jì)算就能分別得到正常人群的血管壁內(nèi)外動(dòng)態(tài)信息的多參數(shù)醫(yī)學(xué)模型和病患人群的血管壁內(nèi)外動(dòng)態(tài)信息的多參數(shù)醫(yī)學(xué)模型結(jié)果，把兩項(xiàng)結(jié)果進(jìn)行比較，得到比較結(jié)果，把比較結(jié)果建立成數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)就可用于人群健康程度的大數(shù)據(jù)監(jiān)控。
更進(jìn)一步的，步驟2中采用快速傅里葉變換結(jié)合時(shí)域抽取的方法對(duì)采集的多參數(shù)動(dòng)態(tài)隱含信息進(jìn)行時(shí)域和頻域的變換。
采用上述方法，傅里葉變換是運(yùn)用最廣的變換技術(shù)，能滿(mǎn)足血管壁多參數(shù)動(dòng)態(tài)信息從時(shí)域到頻域的變換，易于對(duì)信號(hào)的區(qū)分和處理。
更進(jìn)一步的，步驟3中采用以下步驟對(duì)每個(gè)參數(shù)進(jìn)行分析：
步驟①、對(duì)每種參數(shù)進(jìn)行趨勢(shì)分析，消除每種參數(shù)中的不規(guī)則偏差，建立計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)模型；
步驟②、采用以下公式對(duì)每種參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得到疾病的一般規(guī)律
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G06F 電數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理
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G06F19-12 ..用于系統(tǒng)生物學(xué)的建模或仿真，例如：概率模型或動(dòng)態(tài)模型，遺傳基因管理網(wǎng)絡(luò)，蛋白質(zhì)交互作用網(wǎng)絡(luò)或新陳代謝作用網(wǎng)絡(luò)
G06F19-14 ..用于發(fā)展或進(jìn)化的，例如：進(jìn)化的保存區(qū)域決定或進(jìn)化樹(shù)結(jié)構(gòu)
G06F19-16 ..用于分子結(jié)構(gòu)的，例如：結(jié)構(gòu)排序，結(jié)構(gòu)或功能關(guān)系，蛋白質(zhì)折疊，結(jié)構(gòu)域拓?fù)?，用結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的藥靶，涉及二維或三維結(jié)構(gòu)的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學(xué)或蛋白質(zhì)組學(xué)的，例如：基因型–表型關(guān)聯(lián)，不均衡連接，種群遺傳學(xué)，結(jié)合位置鑒定，變異發(fā)生，基因型或染色體組的注釋?zhuān)鞍踪|(zhì)相互作用或蛋白質(zhì)核酸的相互作用
