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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明公开了大数据心脑血管监护技术领域的一种基于大数据的心脑血管病人监护系统，包括血流动力学模拟模块、微循环动态监控模块、心律动态解析模块、血管弹性仿真模块、血管状态追踪模块、心肌应力分析模块、疾病进展预测模块、治疗策略优化模块。本发明中，运用计算流体动力学算法和纳维‑斯托克斯方程，准确模拟分析血液的流动特性，时间序列分析和机器学习的异常检测算法，及时检测异常模式，复杂网络理论和多尺度熵分析技术，提升分析深度，仿生学和有限元分析方法，增强对血管壁应力‑应变关系的理解，生物力学模型和有限元技术的应用，助力于心肌损伤风险的评估，集成学习算法和动态系统建模，使得治疗策略更为个性化和高效。

主权项：1.一种基于大数据的心脑血管病人监护系统，其特征在于，所述系统包括血流动力学模拟模块、微循环动态监控模块、心律动态解析模块、血管弹性仿真模块、血管状态追踪模块、心肌应力分析模块、疾病进展预测模块、治疗策略优化模块；所述血流动力学模拟模块基于综合心脑血管病人医疗数据，采用计算流体动力学算法，结合纳维-斯托克斯方程，模拟和分析血液在心脑血管中的流动特性，识别关键动力学参数，包括流速和压力分布，并进行流场分析，生成血流动态模拟结果；所述微循环动态监控模块基于心脑血管病患者的微循环数据，采用时间序列分析和基于机器学习的异常检测算法，连续监控微循环数据，分析微循环中的变化趋势和异常模式，检测和识别微循环的异常模式，包括血流速度异常、血管内皮细胞功能失常，生成微循环监控指标；所述心律动态解析模块基于心电图数据，采用复杂网络理论和多尺度熵分析技术，对心电信号的时间序列进行深度解析，分析心律变异的模式和心电信号的复杂性，包括心电网络的连接模式、稳定性和心电信号的非线性特征，生成心律动态分析记录；所述血管弹性仿真模块基于血管成像数据，采用仿生学原理结合有限元分析技术，模拟血管在多种生理和病理状态下的弹性行为，分析血管壁的应力-应变关系和血管的生物力学特性，包括血管壁的弹性模量和血管重塑过程，生成血管弹性仿真结果；所述血管状态追踪模块基于血管成像数据，采用动态追踪算法和生成对抗网络对血管病变进行持续监测和实时分析，跟踪病变区域的发展过程，包括病变区域大小、形态变化和位置迁移，评估病变发展的速度和趋势，生成血管病变追踪结果；所述心肌应力分析模块基于心肌组织的生物力学数据，采用生物力学模型和有限元分析技术，对心肌的应力分布进行全面分析，评估心肌的应力-应变关系和损伤程度，分析心肌的生物力学行为和功能状态，评估心肌损伤风险，生成心肌应力分析结果；所述疾病进展预测模块基于心肌应力分析结果，采用集成学习算法和动态系统建模技术，结合心脑血管疾病的历史数据和临床指标，综合分析疾病的进展轨迹和潜在风险，预测心脑血管疾病的发展阶段和并发症，生成疾病进展预测结果；所述治疗策略优化模块基于血流动态模拟结果、微循环监控指标、心律动态分析记录、血管弹性仿真结果、血管病变追踪结果、疾病进展预测结果，采用支持向量机算法和逻辑回归模型进行患者病情分析和治疗响应评估，分析患者特定情况和治疗历史，结合当前的医疗指南和治疗协议，对药物选择、剂量调整和治疗计划进行优化，生成治疗策略优化建议。

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