一种基于心内科护理康复评估模型的构建方法及

本发明涉及医疗保健，尤其涉及一种基于心内科护理康复评估模型的构建方法及系统。背景技术：1、随着心血管疾病在全球范围内的高发和复杂化趋势，心内科护理康复的重要性日益凸显。在过去，这一领域的护理康复评估主要依赖于医护人员的临床经验和主观判断，然而，这种传统方法存在着诸多局限性。首先，由于个体经验和观察角度的不同，不同医护人员可能会对同一患者的情况有不一致的评价，导致评估结果的不一致性。其次，缺乏标准化的评估工具和流程使得评估过程缺乏统一性，难以实现数据的比较和结果的量化分析。这种情况不仅增加了评估的主观性，还限制了对康复进程的有效监测和调整。技术实现思路1、基于此，本发明有必要提供一种基于心内科护理康复评估模型的构建方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。2、为实现上述目的，一种基于心内科护理康复评估模型的构建方法，包括以下步骤：3、步骤s1：获取心内科病历数据，根据心内科病历数据进行初查心内结构特征提取，从而获得初查心内结构数据，并根据初查心内机构数据构建初查心内结构模型；4、步骤s2：根据初查心内结构模型对心内科病历数据进行心内动态模拟，从而获得初查心内动态模拟数据；根据初查心内动态模拟数据对初查心内结构模型进行心内结构变化预测，从而获得心内结构变化预测数据；5、步骤s3：对心内科病历数据进行药物配比数据提取，从而获得药物配比数据；根据药物配比数据对心内结构变化预测数据进行结构预测校正，从而获得心内结构变化校正预测数据；6、步骤s4：根据心内科病历数据进行复查心内结构特征提取，从而获得复查心内结构数据，并根据复查心内结构数据构建复查心内结构模型；7、步骤s5：根据心内结构变化校正预测数据对初查心内结构模型以及复查心内结构模型进行心内护理康复评估，从而获得心内护理康复评估数据；8、步骤s6：基于心内护理康复评估数据以及心内科病历数据构建心内科护理康复评估模型。9、本发明通过获取心内科病历数据并提取初查心内结构特征，可以建立初查心内结构模型。这能够基于客观数据对患者的心内结构进行初步评估，减少了主观判断的影响，提高了评估的客观性和准确性。利用初查心内结构模型进行心内动态模拟，并根据模拟数据进行心内结构变化预测，有助于了解患者心内结构的变化趋势，从而为制定个性化的康复计划提供依据。通过提取药物配比数据并对心内结构变化预测数据进行校正，可以更准确地预测患者的心内结构变化。这有助于制定康复计划时考虑到药物治疗的影响，提高了康复计划的针对性和有效性。通过复查心内结构特征提取和建立复查心内结构模型，可以对患者的心内结构进行再次评估，了解康复过程中的变化情况，为调整康复计划提供依据。利用心内结构变化校正预测数据进行心内护理康复评估，可以综合考虑初查和复查的心内结构数据以及药物治疗的影响，对患者的康复情况进行全面评估，从而更好地指导康复过程。基于心内护理康复评估数据和心内科病历数据构建心内科护理康复评估模型，可以系统地分析和管理患者的康复过程，提供科学依据和指导，从而提高康复效果和患者生活质量。10、可选地，步骤s1具体为：11、步骤s11：获取心内科病历数据，并对心内科病历数据进行超声心动图集提取，从而获得病历超声心动图集；12、步骤s12：根据病历超声心动图集进行初查心内结构参数测量，从而获得初查心内结构参数数据；13、步骤s13：根据病历超声心动图集进行心内结构异常分析，从而获得心内结构异常数据；14、步骤s14：根据心内结构异常数据对心内结构参数数据进行异常标记，从而获得初查心内结构数据；15、步骤s15：根据初查心内结构数据构建初查心内结构模型。16、本发明通过获取心内科病历数据并提取超声心动图集，可以获取更为详细和客观的心脏结构和功能信息。超声心动图是一种无创的检查方法，可以提供关于心脏大小、壁运动、瓣膜功能等方面的数据，为后续评估提供重要的客观依据。利用病历超声心动图集进行初查心内结构参数测量，可以准确获取患者心内结构的各项参数，如心腔尺寸、壁厚度等。这有助于全面了解患者心脏的解剖结构和功能状态，为后续的评估和治疗提供基础数据。对病历超声心动图集进行心内结构异常分析，可以及时发现患者心脏结构的异常情况，如心肌肥厚、室壁瘤等。这有助于及早诊断心脏疾病，并采取相应的治疗措施，防止疾病的进一步发展。根据心内结构异常数据对心内结构参数数据进行异常标记，可以帮助识别和区分出患者心脏结构的正常和异常部分。这有助于准确评估患者的心脏健康状况，为制定个性化的康复计划提供参考依据。通过初查心内结构数据构建初查心内结构模型，可以更系统地分析患者的心脏结构特征，并基于模型数据进行进一步的评估和治疗规划。这有助于提高评估的客观性和准确性，从而改善康复效果和患者的生活质量。17、可选地，步骤s13具体为：18、步骤s131：对病历超声心动图集进行图像增强，从而获得增强超声心动图集；19、步骤s132：对增强病历超声心动图集进行傅里叶变换，从而获得病历超声心动频谱；20、步骤s133：根据病历超声心动频谱进行频率波动计算，从而获得心动频率波动数据；21、步骤s134：对心动频率波动数据进行统计分析，从而获得规律波动数据以及非规律波动数据；22、步骤s135：根据规律波动数据以及非规律波动数据进行异常波动分析，从而获得异常波动数据；23、步骤s136：根据异常波动数据对病历超声心动频谱进行异常标记，从而获得标记超声心动频谱，并对标记超声心动频谱进行逆傅里叶变换，从而获得心内结构异常数据。24、本发明对病历超声心动图集进行图像增强有助于提高图像的质量和清晰度，从而使医护人员能够更准确地观察心脏结构和功能。增强后的超声心动图集可以减少图像中的噪声和干扰，使医生能够更容易地进行后续分析和诊断。通过傅里叶变换，可以将超声心动图集从时域转换为频域，将信号分解成不同频率的成分。这有助于医护人员更全面地了解心脏的频率特征，为后续的频率波动计算提供基础。通过对超声心动频谱进行频率波动计算，可以获取心脏频率波动的数据。这些数据反映了心脏活动的变化情况，包括心率的变化、心律的规律性等，有助于评估心脏的功能状态和活动情况。对心动频率波动数据进行统计分析，可以得到心脏频率波动的规律性和非规律性数据。这些数据能够提供更深入的信息，帮助医护人员判断心脏功能是否正常，是否存在异常情况。通过对规律波动数据和非规律波动数据进行异常波动分析，可以检测到心脏频率波动中的异常模式。这有助于发现患者心脏功能的异常变化，及早进行诊断和治疗。25、可选地，步骤s135具体为：26、步骤s1351：根据规律波动数据以及非规律波动数据进行波动占比计算，从而获得规律波动高占比数据以及非规律波动高占比数据；27、步骤s1352：对规律波动高占比数据进行波动周期统计分析，从而获得规律波动周期阈值，并利用波动周期阈值对规律波动高占比数据进行分类计算，从而获得波动过缓数据以及波动过速数据；28、步骤s1353：根据非规律波动高占比数据进行频率范围统计分析，从而获得非规律频率范围数据，并根据非规律频率范围数据进行离散分析，从而获得波动离散度数据；29、步骤s1354：根据波动离散度数据对非规律波动高占比数据进行分类计算，从而获得波动不齐数据；30、步骤s1355：将波动不齐数据、波动过缓数据以及波动过速数据进行数据合并，从而获得异常波动数据。31、本发明通过波动占比计算，可以分析规律波动和非规律波动在整个心脏频率波动中所占的比例。这有助于确定哪种类型的波动在心脏频率中占主导地位，为后续分析提供重要线索。对规律波动高占比数据进行波动周期统计分析，有助于确定规律波动的周期阈值，即正常心率的范围。通过利用这个阈值对规律波动进行分类计算，可以识别出波动过缓和波动过速的情况，帮助医生评估患者的心脏功能状态。根据非规律波动高占比数据进行频率范围统计分析，可以确定非规律波动的频率范围，即异常心率的范围。进一步进行离散分析，可以得到波动离散度数据，这有助于评估心脏频率波动的不规律程度。通过对波动离散度数据进行分类计算，可以识别出波动不齐的情况，即心脏频率波动不规律且离散度高的情况。这对于发现心律失常或其他心脏问题非常重要。将波动不齐数据、波动过缓数据以及波动过速数据进行数据合并，可以得到异常波动数据，即心脏频率波动的异常情况的综合反映。这为医生提供了一个全面的图像，有助于更准确地评估心脏健康状况。32、可选地，步骤s15具体为：33、步骤s151：根据初查心内结构数据构建三维心内结构模型；34、步骤s152：对病历超声心动图集进行时序特征提取，从而获得心动时序数据；35、步骤s153：根据病历超声心动图集进行卷积结构计算，从而获得心动卷积结构；36、步骤s154：根据心动时序数据以及心动卷积结构构建心动时空3d卷积网络；37、步骤s155：对心动时空3d卷积网络以及三维心内结构模型进行模型融合，从而获得初查心内结构模型。38、本发明构建三维心内结构模型有助于可视化心脏内部结构，提供了对心脏形态和解剖结构的直观理解。这对于医生诊断心脏病变、评估心脏健康状况等具有重要意义。通过对病历超声心动图集进行时序特征提取，可以获取心脏运动的时序数据，包括心脏的收缩和舒张过程。这些数据对于分析心脏功能、检测心脏异常等有很大帮助。进行卷积结构计算可以提取出心脏影像中的特征信息，例如边缘、纹理等，这些信息对于识别心脏结构、定位异常区域等非常重要。构建心动时空3d卷积网络结合了时序数据和卷积结构信息，能够更全面地捕捉心脏的时空特征。这有助于进一步提高心脏疾病的诊断准确性和预测性能。通过模型融合，将心动时空3d卷积网络和三维心内结构模型结合起来，可以综合考虑心脏结构和功能信息，提高模型的综合性能和预测能力，为医生提供更准确的初查心内结构模型，有助于指导后续的临床诊断和治疗方案制定。39、可选地，步骤s2具体为：40、步骤s21：对心内科病历数据进行生理参数数据提取，从而获得生理参数数据；41、步骤s22：获取生理参数标准范围数据，并根据生理参数标准范围数据对生理参数数据进行异常生理参数标记，从而获得生理参数标记数据；42、步骤s23：通过初查心内结构模型对生理参数标记数据进行心内动态模拟，从而获得初查动态模拟数据；43、步骤s24：根据初查心内动态模拟数据对初查心内结构模型进行心内结构变化预测，从而获得心内结构变化预测数据。44、本发明通过提取心内科病历数据中的生理参数，如心率、血压、血氧饱和度等，可以获取患者的生理状态信息。这些数据对于评估病历中患者的整体健康状况和心血管功能至关重要。获取生理参数标准范围数据，并对生理参数数据进行异常标记，有助于识别出生理参数偏离正常范围的情况。这可以帮助医生及时发现患者的生理异常，并采取相应的干预措施。通过初查心内结构模型对生理参数标记数据进行心内动态模拟，可以模拟患者心脏在不同生理参数状态下的功能情况。这有助于理解患者心脏在不同生理条件下的工作状态，为医生制定个性化治疗方案提供参考依据。根据初查心内动态模拟数据对心内结构进行变化预测，可以帮助医生预测患者心脏结构的变化趋势，如心脏扩张、肥厚等。这有助于及早发现并监测患者的心脏病变，指导治疗方案的调整和管理。45、可选地，步骤s24具体为：46、步骤s241：对初查心内动态模拟数据进行动态变化统计分析，从而获得高额心内动态变化数据；47、步骤s242：根据高额心内动态变化数据对初查心内结构模型进行变化结构标记，从而获得心内变化结构模型；48、步骤s243：根据初查心内动态模拟数据对心内变化结构模型进行心内结构有限元分析，从而获得心内结构变化预测数据。49、本发明中动态变化统计分析能够深入挖掘初查心内动态模拟数据中的变化趋势和规律，从而获得高额心内动态变化数据。这些数据可以揭示患者心脏在不同时间段内的动态变化情况，有助于发现潜在的异常变化和趋势。根据高额心内动态变化数据对初查心内结构模型进行变化结构标记，可以精确地标记出心脏结构的变化区域和程度。这有助于医生快速定位患者心脏结构的异常变化，并为后续的分析和治疗提供重要依据。心内结构有限元分析是一种用于模拟心脏结构在不同负荷和条件下的力学行为的方法。通过对初查心内动态模拟数据进行有限元分析，可以更加准确地预测心脏结构在未来可能出现的变化。这有助于医生评估患者的心脏健康状况，并制定个性化的治疗方案。50、可选地，步骤s3具体为：51、步骤s31：对心内科病历数据进行药物配比数据提取，从而获得药物配比数据；52、步骤s32：根据药物配比数据对生理参数标记数据进行药物耦合模拟，从而获得药物耦合模拟数据；53、步骤s33：根据药物耦合模拟数据对生理参数标记数据进行生理参数变化预测，从而获得生理参数变化预测数据；54、步骤s34：根据生理参数变化预测数据对心内结构变化预测数据进行结构预测校正，从而获得心内结构变化校正预测数据。55、本发明对心内科病历数据进行药物配比数据提取，可以获得患者接受的药物配比信息。这对于了解患者治疗方案的具体情况至关重要，有助于医生制定个性化的治疗计划。根据药物配比数据进行药物耦合模拟，可以模拟不同药物之间的相互作用以及对生理参数的影响。这有助于医生更好地理解不同药物组合对患者生理参数的影响，从而调整治疗方案以达到更好的治疗效果。通过药物耦合模拟数据进行生理参数变化预测，医生可以预测患者在接受特定药物治疗后生理参数的变化趋势。这有助于医生及时调整治疗方案，确保患者在治疗过程中保持稳定的生理状态。对生理参数变化预测数据进行结构预测校正，医生可以更准确地预测患者心内结构的变化情况。这有助于医生及时发现和处理可能出现的心脏结构异常，从而提高治疗效果和患者生存率。56、可选地，步骤s5具体为：57、步骤s51：对初查心内结构模型以及复查心内结构模型进行模型差异分析，从而获得心内结构差异数据；58、步骤s52：根据心内结构变化校正预测数据对心内结构差异数据进行结构偏离度分析，从而获得心内结构变化偏离度数据；59、步骤s53：对生理参数标记数据进行生理系数变化可视化，从而获得生理系数变化数据；60、步骤s54：根据生理参数变化预测数据对生理系数变化数据进行生理系数偏离度分析，从而获得生理系数变化偏离度数据；61、步骤s55：根据心内结构变化偏离度数据以及生理系数变化偏离度数据进行护理康复评估，从而获得心内护理康复评估数据。62、本发明中模型差异分析通过比较初查和复查心内结构模型，可以揭示患者心内结构的变化情况。这有助于医生了解治疗过程中心内结构的动态变化，为后续治疗方案调整提供依据。结构偏离度分析基于心内结构变化校正预测数据，进一步分析心内结构的差异程度。这可以帮助医生评估患者的病情严重程度和治疗效果，指导后续治疗方案的调整和优化。生理系数变化可视化将生理参数标记数据以可视化的方式呈现，有助于医生直观地理解患者生理参数的变化趋势。这可以提供及时的信息反馈，帮助医生监控患者的生理状态。生理系数偏离度分析基于生理参数变化预测数据，进一步分析生理系数的变化程度。这可以帮助医生评估患者的生理状态是否处于稳定范围内，是否需要调整治疗方案。护理康复评估结合了心内结构变化偏离度数据和生理系数变化偏离度数据，对患者的整体康复情况进行评估。这可以帮助医生全面了解患者的治疗效果，制定更有效的康复计划，提高患者的生存率和生活质量。63、可选地，本说明书还提供一种基于心内科护理康复评估模型的构建系统，用于执行如上所述的一种基于心内科护理康复评估模型的构建方法，该基于心内科护理康复评估模型的构建系统包括：64、初查心内结构模型构建模块，用于获取心内科病历数据，根据心内科病历数据进行初查心内结构特征提取，从而获得初查心内结构数据，并根据初查心内机构数据构建初查心内结构模型；65、心内结构变化预测模块，用于根据初查心内结构模型对心内科病历数据进行心内动态模拟，从而获得初查心内动态模拟数据；根据初查心内动态模拟数据对初查心内结构模型进行心内结构变化预测，从而获得心内结构变化预测数据；66、结构预测校正模块，用于对心内科病历数据进行药物配比数据提取，从而获得药物配比数据；根据药物配比数据对心内结构变化预测数据进行结构预测校正，从而获得心内结构变化校正预测数据；67、复查心内结构模型构建模块，用于根据心内科病历数据进行复查心内结构特征提取，从而获得复查心内结构数据，并根据复查心内结构数据构建复查心内结构模型；68、心内护理康复评估模块，用于根据心内结构变化校正预测数据对初查心内结构模型以及复查心内结构模型进行心内护理康复评估，从而获得心内护理康复评估数据；69、评估模型构建模块，用于基于心内护理康复评估数据以及心内科病历数据构建心内科护理康复评估模型。70、本发明的基于心内科护理康复评估模型的构建系统，该系统能够实现本发明任意一种基于心内科护理康复评估模型的构建方法，用于联合各个模块之间的操作与信号传输的媒介，以完成基于心内科护理康复评估模型的构建方法，系统内部模块互相协作，从而实现对心血管疾病患者的个性化、精准化康复评估。