一种结合分区阻抗测量与机器学习算法的肺功能代偿机制动态量化分析方法

本申请提供一种结合分区阻抗测量与机器学习算法的肺功能代偿机制动态量化分析方法，包括：获取通气动态序列与血流特征值的对应关系，通过多维数据融合技术将两者在时间维度上对齐，构建反映呼吸过程变与血流状态的联合特征矩阵，得到时空同步特征集；通过代偿状态量化结果，采用数据可视化技术将三维动态模型按时间轴展开，从通气状态值和血流特征值的联动变化中提取关键帧，生成反映肺功能代偿过程的动态表征序列；获取动态表征序列，利用聚类算法对序列中的个体差异性进行分组分析，从分组结果中提取与疾病动态性相关的特征模式，得到最终的肺功能代偿量化表征数据。