一种心脑血管康复智能辅助系统的制作方法

本发明涉及心脑血管监测，尤其涉及一种心脑血管康复智能辅助系统。

背景技术：

1、心脑血管监测技术领域，这是一个专业化和技术性的领域，集中于使用先进的医疗技术和设备来监测、评估、并辅助心脑血管疾病患者的康复过程。在这个领域中，重点不仅放在疾病的诊断上，还包括对病情进展的跟踪、治疗效果的评估以及长期康复管理。通常包含多种技术的综合应用，比如生物传感技术、数据分析、远程医疗技术和人工智能算法，以实现对患者心脑血管健康状态的持续和精准监测。

2、心脑血管康复智能辅助系统是一种结合了现代信息技术和医学知识的复合系统，旨在为心脑血管疾病患者提供全面的康复支持。该系统的主要目的是通过持续监测患者的心脑血管健康状况，为医生和患者提供实时数据和健康指标，从而优化治疗方案和康复计划。通过这种方式，该系统旨在改善患者的康复效果，减少复发风险，并提升整体生活质量。

3、传统心脑血管康复系统在复杂数据处理和个性化康复方案提供方面存在不足。首先，传统系统通常缺乏高效数据处理与分析能力，导致数据解读不准确或不及时，难以精确识别健康趋势和异常点。在行为模式识别和康复策略模拟方面，缺乏深度学习和先进数据分析技术，难以提供个性化分析和精确策略预测。实时健康监测不足导致潜在风险反应滞后，增加康复过程风险。总体而言，传统系统在数据处理效率、预测准确性及个性化康复方案提供方面局限，导致康复效果不佳，延长康复时间。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种心脑血管康复智能辅助系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种心脑血管康复智能辅助系统包括生理数据监测模块、健康状态分析模块、行为模式识别模块、康复场景模拟模块、实时数据处理模块、心脑网络分析模块、康复进程预测模块、康复跟踪模块；

3、所述生理数据监测模块基于传感器采集的数据，采用傅里叶变换算法处理生理信号，进行信号滤波去噪，通过数据标准化方法归一化处理，对数据进行特征提取，生成标准化生理数据；

4、所述健康状态分析模块基于标准化生理数据，采用时间序列分析方法识别健康趋势，利用统计学方法进行数据分类和异常点检测，运用趋势分析算法评估健康状态，生成健康状态评估；

5、所述行为模式识别模块基于标准化生理数据和用户活动记录，应用关联规则挖掘方法识别行为模式，利用聚类分析方法进行模式分类，通过统计分析确定健康影响因素，生成行为模式影响因素分析结果；

6、所述康复场景模拟模块基于健康状态评估和行为模式影响因素分析结果，采用蒙特卡洛仿真方法进行差异化康复策略的效果预测，接着应用决策树分析法评估策略的适用性，通过效果反馈优化策略选择，生成康复策略模拟；

7、所述实时数据处理模块基于标准化生理数据，应用边缘计算技术进行数据处理，利用流数据分析技术进行实时健康监测，通过异常检测算法挖掘潜在健康风险，生成即时健康监测反馈；

8、所述心脑网络分析模块基于标准化生理数据，采用图论分析法解析心脑血管网络的结构特性，应用网络拓扑学方法识别网络中的关键节点，通过网络稳定性评估来预测潜在风险，生成心脑网络分析结果；

9、所述康复进程预测模块基于健康状态评估和心脑网络分析结果，采用预测建模方法来构建康复进程模型，应用时间序列分析法来预测未来趋势，通过模型优化技术来调整预测结果，生成康复进程预测结果；

10、所述康复跟踪模块基于康复进程预测结果，利用进度监控技术来跟踪康复效果，接着应用效果评估方法进行定量分析，通过调整方案来优化康复路径，生成康复效果跟踪。

11、作为本发明的进一步方案，所述标准化生理数据包括心率波形、血压数值、呼吸频率，所述健康状态评估包括异常值警报、健康指数、趋势预测，所述行为模式影响因素分析结果包括活动习惯分类、日常行为关联、健康影响评分，所述康复策略模拟包括策略效果评分、策略适应性评价、潜在风险识别，所述即时健康监测反馈包括实时健康警报、即时参数变化、响应建议，所述心脑网络分析结果包括网络连接图、关键节点分析、网络稳定性评估，所述康复进程预测结果包括未来健康状态走势、潜在风险评估、干预时机判断，所述康复效果跟踪包括康复进度追踪、效果定量分析、调整策略建议。

12、作为本发明的进一步方案，所述生理数据监测模块包括数据采集子模块、信号处理子模块、数据标准化子模块；

13、所述数据采集子模块基于穿戴式传感器，采用光电容积脉波描记法和振动式压力传感技术，收集包括心率和血压的原始生理数据，通过传感器捕获心脏活动和血流波动的变化，转化为电信号，生成原始生理数据；

14、所述信号处理子模块基于原始生理数据，采用快速傅里叶变换算法分析信号频域特性，通过低通滤波器去除高频噪声并提取信号主成分，生成处理后的生理数据；

15、所述数据标准化子模块基于处理后的生理数据，应用z分数标准化方法计算每项指标的平均值和标准差，对数据进行转换匹配标准正态分布，通过特征提取识别心脏和脑部健康状况关联的关键特征，包括心率变异性，增强数据的通用性和可比性，生成标准化生理数据。

16、作为本发明的进一步方案，所述健康状态分析模块包括数据分析子模块、状态评估子模块、趋势分析子模块；

17、所述数据分析子模块基于标准化生理数据，采用主成分分析算法对数据进行降维处理，简化数据结构并保留关键的信息，接着使用聚类分析对处理后的数据进行分类，通过支持向量机算法检测数据中的异常点，生成异常点识别和数据分类结果；

18、所述状态评估子模块基于异常点识别和数据分类结果，采用自回归移动平均模型对时间序列数据进行分析，识别健康数据中的关键趋势和模式，随后利用隐马尔可夫模型分析趋势和模式背后的潜在状态转换，解析数据的动态变化，生成趋势识别和变化点分析结果；

19、所述趋势分析子模块基于趋势识别和变化点分析结果，采用线性回归对数据进行趋势分析，确定健康状态的关键发展方向，同时应用滑动平均技术来平滑数据序列，生成健康状态评估。

20、作为本发明的进一步方案，所述行为模式识别模块包括活动数据分析子模块、模式挖掘子模块、影响因素识别子模块；

21、所述活动数据分析子模块基于标准化生理数据和用户活动记录，采用时间序列分析算法记录用户的日常活动，包括步行、跑步，分析日常活动数据的时间分布特征和强度变化，揭示用户的活动规律，通过识别活动数据的周期性和异常点分析用户的日常行为模式，生成活动数据分析结果；

22、所述模式挖掘子模块基于活动数据分析结果，采用apriori算法对用户行为进行关联规则挖掘，分析用户活动数据与生理数据之间的关联模式，通过捕捉频繁出现的行为组合和异常模式，揭示目标行为与生理指标变化之间的关系，挖掘影响用户健康的关键行为模式，生成行为关联模式结果；

23、所述影响因素识别子模块基于行为关联模式结果，采用k均值聚类算法对行为模式进行分类，通过将行为模式划分为差异化的类别揭示行为模式的结构和类型，并使用方差分析对差异化行为模式对健康影响的统计差异进行评估，从而确定行为模式对健康的影响因素，生成行为模式影响因素分析结果。

24、作为本发明的进一步方案，所述康复场景模拟模块包括策略模拟子模块、效果评估子模块、模拟反馈子模块；

25、所述策略模拟子模块基于健康状态评估和行为模式分析，采用蒙特卡洛仿真算法进行康复策略的效果预测，通过生成批量随机样本模拟多康复场景的预估结果，生成康复策略效果预测结果；

26、所述效果评估子模块基于康复策略效果预测结果，采用决策树分析法对策略的适用性进行评估，通过构建决策树分析差异化策略的潜在效果，评估多策略在差异化健康状态和行为模式下的适用性，生成策略适用性评估结果；

27、所述模拟反馈子模块基于策略适用性评估结果，进行效果反馈优化，调整康复策略选择，包括对差异化康复策略进行比较并选择最优策略，同时参照患者的情况和偏好，生成康复策略模拟。

28、作为本发明的进一步方案，所述实时数据处理模块包括边缘计算子模块、数据流分析子模块、实时反馈子模块；

29、所述边缘计算子模块基于标准化生理数据，采用边缘计算技术在本地设备上进行数据处理，通过将数据处理任务分散到多个网络边缘节点，进行数据的处理和响应，包括实时数据的接收、分析和初步处理，生成边缘处理数据；

30、所述数据流分析子模块基于边缘处理数据，运用apache flink流数据处理技术，对连续的生理数据流进行实时分析，通过对每个数据点的处理和评估，实时监控心率和血压生理参数的变化，实时捕捉健康状态波动，生成实时数据流分析结果；

31、所述实时反馈子模块基于实时数据流分析结果，采用基于统计和机器学习的异常检测算法，分析和识别实时数据中的异常模式，包括异常心率波动或血压变化，及时识别潜在的健康风险，生成即时健康监测反馈。

32、作为本发明的进一步方案，所述心脑网络分析模块包括网络构建子模块、结构分析子模块、风险识别子模块；

33、所述网络构建子模块基于标准化生理数据，采用图论分析算法，通过计算节点之间的连接度和最短路径来构建心脑血管网络模型，识别网络的基本结构和连接模式，生成心脑网络结构模型；

34、所述结构分析子模块基于心脑网络结构模型，采用网络拓扑分析方法，通过中心性分析识别网络中的关键节点，集群系数计算来揭示节点间的聚集特性，模块度分析来划分网络的子集群，生成网络关键节点分析结果；

35、所述风险识别子模块基于网络关键节点分析结果，采用动态网络稳定性评估方法，利用时间序列分析来跟踪节点间的动态变化，并通过动态图模型评估整个网络的稳定性，生成心脑网络分析结果。

36、作为本发明的进一步方案，所述康复进程预测模块包括进程建模子模块、预测分析子模块、趋势预测子模块；

37、所述进程建模子模块基于健康状态评估和心脑网络分析结果，采用线性回归模型分析健康数据的历史趋势，并结合逻辑回归模型处理心脑网络特征，进而捕捉康复过程中的关键变化因素，建立对康复进程的整体描述，生成康复进程模型；

38、所述预测分析子模块基于康复进程模型，运用自回归积分滑动平均模型进行时间序列分析，分析历史健康数据，预测患者未来的健康状态变化，识别未来健康风险和康复趋势，生成康复趋势预测结果；

39、所述趋势预测子模块基于康复趋势预测结果，应用交叉验证方法评估模型的预测效果，利用网格搜索技术优化模型参数，生成康复进程预测结果。

40、作为本发明的进一步方案，所述康复跟踪模块包括效果监测子模块、进度评估子模块、调整建议子模块；

41、所述效果监测子模块基于康复进程预测结果，采用心率变异性分析和肌电图信号处理算法，实时监控患者生理参数，包括心率和肌肉活动，评估康复效果的即时变化，生成康复状态实时监测数据；

42、所述进度评估子模块基于康复状态实时监测数据，采用时间序列分析来追踪康复进度，结合方差分析和回归分析，评估康复速度和效率，进行康复过程的多维度量化分析，生成康复进度综合评估；

43、所述调整建议子模块基于康复进度综合评估，采用机器学习预测模型分析康复数据趋势，结合路径规划算法，根据患者当前状态调整康复方案，提供个性化康复建议，生成康复效果跟踪。

44、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

45、本发明中，通过傅里叶变换算法处理生理信号，提高数据质量，时间序列分析与统计学方法结合，增强健康趋势识别与异常点检测准确性，关联规则挖掘与聚类分析在行为模式识别中提供深入洞察，使健康影响因素识别更全面。蒙特卡洛仿真与决策树分析法优化康复策略选择，提高康复效果。边缘计算与流数据分析技术应用，实现高效实时健康监测，及时发现潜在风险。图论分析与网络拓扑学方法在心脑网络分析中准确预测潜在风险，提高预防措施针对性。预测建模与时间序列分析在康复进程预测中提供精准未来趋势预测，助力合理康复计划制定。