[發明專利]一種對2型糖尿病患者的冠心病輔助診斷系統

在審

• 申請號: 202110259806.2
• 申請日: 2021-03-10
• 公開（公告）號: CN112992343A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 向天雨;黃浩東;劉小株;段敏捷
• 申請（專利權）人: 重慶醫科大學
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H30/20;G16H10/60;G06K9/62
• 代理公司: 重慶雙馬智翔專利代理事務所(普通合伙) 50241
• 代理人: 顧曉玲

本發明屬于醫療設備技術領域，具體公開了一種對2型糖尿病患者的冠心病輔助診斷系統，包括數據采集模塊、數據篩選模塊和輔助診斷模塊，數據采集模塊，用于采集樣本的冠心病發病相關指標數據，數據篩選模塊，用于接收數據采集模塊采集的指標數據，并對指標數據進行處理統計分析，篩選出輔助診斷參數，輔助診斷模塊內構建有輔助診斷模型，輔助診斷模型用于接收輔助診斷參數并分析輔助診斷參數，輔助診斷患者冠心病。采用本技術方案，通過各模塊配合，實現對患者冠心病輔助診斷，獲取診斷結果。

技術領域

本發明屬于醫療設備技術領域，涉及一種對2型糖尿病患者的冠心病輔助診斷系統。

背景技術

隨著我國人口老齡化與生活方式的變化，糖尿病從少見病變成一個流行病，2型糖尿病患病率從1980年的0.67％飆升至2013年的10.4％。2型糖尿病是發生微血管和大血管并發癥的主要危險因素，并且與非2型糖尿病患者相比，2型糖尿病患者發生心血管疾病的風險是非2型糖尿病的2-4倍。其中冠心病是最主要最嚴重的并發癥之一。75％的2型糖尿病患者死于心血管疾病，其中約75％患者死于冠心病。

在冠心病患者發病早期不會引起心電圖的異常變化，只有當冠脈阻塞率在70％以上才能引起ECG(electrocardiogram，心電圖)有明顯的變化，因此無法做到早期診斷，使得患者無法及時掌握自己的身體機能狀況，且這樣的檢測設備一次只能對一位患者進行檢測，且操作較復雜，不利于大規模的篩查冠心病患者。

發明內容

本發明的目的在于提供一種對2型糖尿病患者的冠心病輔助診斷系統，實現對患者冠心病的輔助診斷，操作簡單，有利于大規模篩查。

為了達到上述目的，本發明的基礎方案為：一種對2型糖尿病患者的冠心病輔助診斷系統，包括數據采集模塊、數據篩選模塊和輔助診斷模塊；

數據采集模塊，用于采集樣本的冠心病發病相關指標數據；

數據篩選模塊，用于接收數據采集模塊采集的指標數據，并對指標數據進行處理統計分析，篩選出輔助診斷參數；

輔助診斷模塊內構建有輔助診斷模型，輔助診斷模型用于接收輔助診斷參數并分析輔助診斷參數，輔助診斷患者冠心病。

本基礎方案的工作原理和有益效果在于：數據采集模塊能夠采集樣本的各項指標數據，利用指標數據進行后續的輔助診斷。數據篩選模塊實現對數據的處理，篩取有意義的數據，去除無意義的數據，精簡數據類型，避免無謂的計算操作，加快鑒別模塊的運行速度，利于后續輔助診斷。利用輔助診斷參數對是否患有冠心病進行診斷，操作簡便，實現對冠心病的及時判斷，以便及時治療。

使用時，僅需將所需的指標數據輸入數據采集模塊內，即可獲取輔助診斷模塊輸出的診斷結果，無需其他操作，使用方便，利于大規模篩查冠心病患者。

進一步，輔助診斷模塊基于貝葉斯算法優化XGBoost模型，XGBoost模型采用的決策樹為CART回歸樹，將獲取的輔助診斷參數的70％設為訓練集，30％設置為測試集，將訓練集輸入XGBoost模型內，建立初始學習器模型，利用多個決策樹循環計算對初始學習器模型進行正則化剪枝，得到強學習器模型，將是否患冠心病作為強學習器的輸出結果。

XGBoost模塊的預測精度高，能夠處理各種類型的數據，利于使用。且設置適當比例的訓練集與測試集，構建更優的XGBoost模型。

進一步，還包括模型評估模塊，模型評估模塊內存儲有評估指標：準確率、精度、召回率、F1得分、AUC的額定數值范圍，將測試集輸入強學習器模型內，模型評估模塊采集強學習器模型的評估指標，模型評估模塊將采集的評估指標數值與額定數值范圍進行對比，判斷評估指標數值的大小，分析輔助診斷模塊的區分能力、預測能力和穩定性。

利用模型評估模塊，對輔助診斷模塊的各項數據進行評估，以此判斷輔助診斷模塊的運算性能，以便后期對輔助診斷模塊進行優化，同時以此判斷輔助診斷模塊的可靠性。