摘要
本发明公开了一种研究左心衰和右心衰在心肺运动试验中异同的方法,涉及数据分析技术领域;包括:S1:研究对象的选择与分组:选取临床症状稳定的心力衰竭患者,按纽约心功能分级Ⅱ~Ⅳ级进行入组;根据患者的临床诊断结果,将患者分为左心衰组与右心衰组;S2:CPET操作标准化:对设备进行质量控制,包括环境控制、设备定期定标;受试者先进行静态肺功能检查,随后通过测试装置进行测试。本发明通过引入和改良多元统计方法和机器学习算法,显著提升了CPET数据分析的精度、可靠性和临床适用性;与传统方法相比,不仅能够更加深入地挖掘和理解心衰患者在CPET中展现的复杂生理特征,还能提供更为精确的预测模型。
技术关键词
心力衰竭患者
变量
特征选择
随机森林
连续动态监测
多元统计方法
蒙特卡洛
参数
逻辑回归模型
数据分析技术
构建决策树
机器学习算法
运动
基线
饱和度
血压
指标
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退化模型
RUL预测方法
退化特征
待测设备
非线性
随机森林模型
ARIMA模型
随机抽样方法
构建决策树
模型训练模块