一种用于心血管疾病的诊断模型及其构建方法

本发明涉及机器学习，尤其涉及一种用于心血管疾病的诊断模型及其构建方法。

背景技术：

1、心血管疾病(cardiovasculardiseases,cvd)是包括心脏和血管的疾病，其病因与高血压、动脉粥样硬化及高脂血症等所导致的心脏和大脑出现缺血性疾病等有关，具有发病率、致残率及病死率三高的特点，是全球发病率和死亡率的主要原因，约占所有死亡人数的三分之一。而作为cvd的主要类别，冠心病(coronaryarterydisease,cad)亦是导致死亡的重要原因。

2、目前对于cvd，尤其是cad的诊断主要依赖于冠状动脉造影以及冠状动脉增强ct检查，但上述二者由于有创性、费用昂贵、需要大型设备支持等原因难以大范围用于cvd的筛查和诊断。

技术实现思路

1、本发明提供一种用于心血管疾病的诊断模型及其构建方法，用以解决现有技术中难以进行大范围的心血管疾病的筛查和诊断的缺陷，通过基于心脏形态学参数和人口统计学变量构建心血管疾病的诊断模型，可以提高诊断模型的诊断准确率。

2、本发明提供一种用于心血管疾病的诊断模型的构建方法，包括：

3、基于若干例尸体构建训练集，采集训练集中的尸体的尸检数据，尸检数据包括心脏形态学参数和人口统计学变量；

4、确定训练集中的尸体的心血管疾病的诊断结果，并建立第一对应关系，第一对应关系为尸体的尸检数据与心血管疾病的诊断结果的对应关系；

5、基于第一对应关系，对训练集进行训练，得到用于心血管疾病的诊断模型。

6、根据本发明提供的用于心血管疾病的诊断模型的构建方法，心脏形态学参数包括肺动脉瓣下缘周径和右心室流出道的间隔部厚度；

7、采集训练集中的尸体的尸检数据，包括：

8、自上至下，于肺动脉瓣前瓣与左瓣之间连接处，沿前室间沟至心尖，打开右心室，充分暴露右心室流出道间隔部的同时，防止肺动脉瓣被破坏；

9、检查肺动脉瓣以及右心室流出道是否完整，测量肺动脉瓣下缘周径和右心室流出道的间隔部厚度。

10、根据本发明提供的用于心血管疾病的诊断模型的构建方法，人口统计学变量包括尸体的性别、年龄及腹壁脂肪厚度。

11、根据本发明提供的用于心血管疾病的诊断模型的构建方法，确定训练集中的尸体的心血管疾病的诊断结果，并建立第一对应关系，包括：

12、以尸体的尸检数据为自变量，以尸体的心血管疾病的诊断结果为因变量，构建数据集；

13、基于迷失森林插补的方法对数据集进行插补。

14、根据本发明提供的用于心血管疾病的诊断模型的构建方法，基于第一对应关系，对训练集进行训练，包括：

15、基于数据集构建多变量逻辑回归模型，确定逻辑回归模型中各个自变量的回归系数；

16、基于回归系数，构建得到用于心血管疾病诊断的诺曼图。

17、根据本发明提供的用于心血管疾病的诊断模型的构建方法，构建得到用于心血管疾病诊断的诺曼图，之后还包括：

18、确定心血管疾病诊断的约登指数，并基于约登指数计算临界概率值，基于临界概率值划分心血管疾病诊断的高概率和低概率。

19、根据本发明提供的用于心血管疾病的诊断模型的构建方法，还包括：

20、基于若干例尸体构建测试集，使用诊断模型对测试集的尸体进行心血管疾病的诊断，基于测试结果，确定诊断模型的准确度。

21、本发明还提供一种用于心血管疾病的诊断模型，包括：

22、数据采集单元，用于基于若干例尸体构建训练集，采集训练集中的尸体的尸检数据，尸检数据包括心脏形态学参数和人口统计学变量；

23、确定单元，用于确定训练集中的尸体的心血管疾病的诊断结果，并建立第一对应关系，第一对应关系为尸体的尸检数据与心血管疾病的诊断结果的对应关系；

24、训练单元，用于基于第一对应关系，对训练集进行训练。

25、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如上述任一种心血管疾病的诊断模型的构建方法。

26、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种心血管疾病的诊断模型的构建方法。

27、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种心血管疾病的诊断模型的构建方法。

28、本发明提供的心血管疾病的诊断模型的构建方法中，可以采集训练集的尸体的心脏形态学参数和人口统计学变量，并基于心脏形态学参数和人口统计学变量进行训练，如此一来，构建得到的模型可以最大程度体现出与心血管疾病的关联，建立心血管疾病的诊断结果与采集的参数之间的深度联系，进而在使用该诊断模型时，可以直接基于表面的形态学参数推断出患病的概率，操作方便且模型性能较好，准确率高。

技术特征：

1.一种用于心血管疾病的诊断模型的构建方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的心血管疾病的诊断模型的构建方法，其特征在于，所述心脏形态学参数包括肺动脉瓣下缘周径和右心室流出道的间隔部厚度；

3.根据权利要求1所述的心血管疾病的诊断模型的构建方法，其特征在于，所述人口统计学变量包括所述尸体的性别、年龄及腹壁脂肪厚度。

4.根据权利要求1所述的心血管疾病的诊断模型的构建方法，其特征在于，所述确定所述训练集中的尸体的心血管疾病的诊断结果，并建立第一对应关系，包括：

5.根据权利要求4所述的心血管疾病的诊断模型的构建方法，其特征在于，所述基于所述第一对应关系，对所述训练集进行训练，包括：

6.根据权利要求5所述的心血管疾病的诊断模型的构建方法，其特征在于，所述构建得到用于心血管疾病诊断的诺曼图，之后还包括：

7.根据权利要求1所述的心血管疾病的诊断模型的构建方法，其特征在于，还包括：

8.一种用于心血管疾病的诊断模型，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述心血管疾病的诊断模型的构建方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述心血管疾病的诊断模型的构建方法。

技术总结本发明涉及机器学习领域，提供一种用于心血管疾病的诊断模型及其构建方法，其中构建方法包括：基于若干例尸体构建训练集，采集训练集中的尸体的尸检数据，尸检数据包括心脏形态学参数和人口统计学变量；确定训练集中的尸体的心血管疾病的诊断结果，并建立第一对应关系，第一对应关系为尸体的尸检数据与心血管疾病的诊断结果的对应关系；基于第一对应关系，对训练集进行训练，得到用于心血管疾病的诊断模型。用以解决现有技术中难以进行大范围的心血管疾病的筛查和诊断的缺陷，通过基于心脏形态学参数和人口统计学变量构建心血管疾病的诊断模型，可以提高诊断模型的诊断准确率。技术研发人员：黄二文,毛丹蜜,李超,刘超,马成栋受保护的技术使用者：中山大学技术研发日：技术公布日：2024/6/11