申请/专利权人：西安工会医院

申请日：2024-03-13

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117894477A

主分类号：G16H50/70

分类号：G16H50/70;G06F18/26;G06N3/042

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及带状疱疹神经痛预测技术领域，尤其涉及一种基于带状疱疹后遗神经痛预测评估模型的构建方法。该方法包括以下步骤：获取带状疱疹病例数据、病变部位图像、患者个体行为数据及患者神经影像；对带状疱疹病例数据进行病程态势非线性分析，以生成病程态势非线性关联数据；基于病程态势非线性关联数据对病变部位图像进行阶段交互影响，构建阶段交互影响规律子图；对阶段交互影响规律子图进行特征点动态变化分析，得到特征点动态变化数据；对病变部位图像进行形态结构分析，以生成病变部位形态结构数据；通过特征点动态变化数据对病变部位形态结构数据进行时空演变预测，以生成病变部位演变预测数据。本发明实现了准确的神经痛预测。

主权项：1.一种基于带状疱疹后遗神经痛预测评估模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取带状疱疹病例数据、病变部位图像、患者个体行为数据及患者神经影像；对带状疱疹病例数据进行病程态势非线性分析，以生成病程态势非线性关联数据；基于病程态势非线性关联数据对病变部位图像进行阶段交互影响，构建阶段交互影响规律子图；步骤S2：对阶段交互影响规律子图进行特征点动态变化分析，得到特征点动态变化数据；对病变部位图像进行形态结构分析，以生成病变部位形态结构数据；通过特征点动态变化数据对病变部位形态结构数据进行时空演变预测，以生成病变部位演变预测数据；步骤S3：基于病变部位图像对患者神经影像进行三维神经元拓扑结构分析，生成三维神经元拓扑结构数据；对三维神经元拓扑结构数据进行神经拓扑智能建模，构建神经网络拓扑图；步骤S4：对患者个体行为数据进行神经疼痛分析，以生成患者神经疼痛数据；对患者神经疼痛数据进行概率分布变化分析，以生成疼痛幅值概率分布数据；步骤S5：利用神经网络拓扑图对疼痛幅值概率分布数据进行特征式疼痛关系挖掘，以生成神经疼痛关联结构数据；通过疼痛幅值概率分布数据对神经网络拓扑图进行疼痛关系图谱智能建构，构建疼痛时空逻辑图谱；步骤S6：对病变部位演变预测数据进行病变演变路径趋势分析，以生成病变演变路径趋势数据；利用疼痛时空逻辑图谱对病变演变路径趋势数据进行疼痛预测评估处理，构建神经疼痛预测模型。

全文数据：

权利要求：

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