【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及胃肠数据分析，尤其涉及一种胃肠功能评估方法及系统。
技术介绍
1、胃肠数据分析通过采集和处理胃肠道相关数据，分析并理解消化系统的功能状况。领域利用数据分析、机器学习和生物信息学等手段，从各种数据源(如影像学数据、生物标志物、运动功能数据)中提取有价值的信息，覆盖了数据采集、预处理、建模、分析和解读多个环节。
2、其中，胃肠功能评估方法旨在为胃肠道疾病的早期诊断、病情评估和治疗优化提供数据支持。主要评估方向包括胃肠运动功能、消化和吸收效率、以及肠道微生物群的健康状态。通过对胃肠功能的精确数据分析，医务人员可以更直观地了解胃肠道功能，识别潜在病变风险，从而更好地制定预防和治疗措施。例如，运用胃肠运动数据可监测消化速度，利用生物标志物和微生物组数据则可以评估消化吸收及肠道健康。
3、现有技术在胃肠道功能数据分析中多采用静态数据的采集和分析方式，在急剧或高频波动的状态下，容易因数据处理模式的局限性而导致异常波动的识别不及时，影响了对潜在风险的准确判断。同时，现有技术对外部刺激引发的胃肠反应监测方面，在遇到监测胃肠道对进食、运动等刺激的应激反应时，难以全面体现生理变化的过程性特征。对于消化酶和代谢产物浓度变化的分析，包括在细化时间维度的动态变化方面，难以准确反映消化吸收过程中的逐步变化，影响了诊断的精确性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种胃肠功能评估方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用
3、s1：采集胃肠道生物反应信息包括胃内压力信号和蠕动速率信号，划分为独立时间序列，根据每段时间序列内曲率的变化情况，分析信号变化趋势并调整拟合曲线，生成胃肠反应的曲率数据；
4、s2：基于所述胃肠反应的曲率数据中曲率波动的幅度和频率信息，通过分析曲率变化的临界点，提取异常波动阶段的信息，结合外部刺激引起的胃部生理变化数据，确定信号从刺激到稳定的时延，生成胃肠道反应的时延特征数据；
5、s3：基于所述胃肠道反应的时延特征数据，将胃肠反应中特征变化阶段的数据分类为多个功能状态集合，并量化状态之间的转移频率，生成胃肠道状态特征分析结果；
6、s4：收集消化酶和代谢产物的浓度变化数据，提取浓度变化的时间序列特征，将提取的浓度变化的时间序列特征与所述胃肠道状态特征分析结果对比，通过比较每种状态下的浓度变化幅度，建立胃肠功能评估结果。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述分析信号变化趋势的获取步骤具体为：
8、s111：基于采集的胃内压力信号和蠕动速率信号，将信号进行量化处理后映射到统一的标准尺度，并进行噪声消除处理，将去噪后的信号数据按时间窗口划分为独立的时间序列，得到标准化的时间序列数据；
9、s112：根据所述标准化的时间序列数据，采用公式：
10、
11、计算曲率值k，得到曲率值序列；
12、其中，yi是时间点xi上的信号值，yi+1和yi-1是相邻时间点xi+1和xi-1上的信号值，δx是时间间隔；
13、s113：根据所述曲率值序列，对比常规曲率范围，通过绘制曲率变化趋势图监控信号波动，逐步调整拟合曲线阶数优化曲率变化的平滑度，得到胃肠反应的曲率数据。
14、作为本专利技术的进一步方案，所述分析曲率变化的临界点的获取步骤具体为：
15、s211：根据所述胃肠反应的曲率数据中曲率波动的幅度和频率信息，采用公式：
16、
17、分别计算标准化的曲率变化幅度δk和相邻极值点的标准化时间间隔t，得到曲率变化幅度和相邻极值点的时间间隔数据；
18、其中，kt+1和kt分别表示在时间t+1和时间t时刻的曲率值，d表示时间段内的距离变化，tt+1和tt表示相邻极值点的时间戳，分别在t+1和t时刻，f表示蠕动速率标准化频率；
19、s212：根据所述曲率变化幅度和相邻极值点的时间间隔数据，分析数值是否超出常规波动范围，判断曲率变化的临界点并标记异常波动阶段，得到曲率变化的临界点信息。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述确定信号从刺激到稳定的时延的获取步骤具体为：
21、s221：根据所述曲率变化的临界点信息，提取胃内压力的相邻峰值差值、蠕动速率相邻极值的时间间隔和蠕动频率，识别异常波动阶段，得到异常波动数据集；
22、s222：根据所述异常波动数据集，采用公式：
23、
24、计算胃肠道反应的延迟时间τ，得到胃肠道生理响应数据；
25、其中，δt′表示从外部刺激引起的胃肠信号变化的反应总时间，s为信号的稳定时间段，m表示外部刺激的强度值，e表示外部刺激的频率，w表示蠕动速率的波动值，d′表示胃内压力的波动幅度；
26、s223：根据所述胃肠道生理响应数据，按平均时长、高低频率和时间稳定性划分数据组，以进行聚类操作，生成胃肠道反应的时延特征数据。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述分类为多个功能状态集合的获取步骤具体为：
28、s311：基于所述胃肠道反应的时延特征数据，根据反应时间和蠕动速率的变化情况，识别数据中存在变化和稳定的阶段，得到每种特征变化阶段的数据信息；
29、s312：基于所述每种特征变化阶段的数据信息，参照反应时间、频率和稳定性数据，将每种变化阶段与蠕动状态集合匹配，得到蠕动状态的数据集合。
30、作为本专利技术的进一步方案，所述量化状态之间的转移频率的获取步骤具体为：
31、s321：根据所述蠕动状态的数据集合，采用公式：
32、
33、计算从状态集合a到状态集合b的转移频率fab，得到蠕动状态间转移频率数据；
34、其中，nab表示在一段时间内从状态集合a转移到状态集合b的总次数，vab表示从状态a到状态b转移的时间变异度，qab表示从状态集合a到状态集合b的偏移量，na表示状态集合a的总出现次数，ea表示状态a的能量，db和da分别表示状态集合b和a的持续时间；
35、s322：根据所述蠕动状态间转移频率数据，按照状态的排列顺序构建状态特征矩阵，将每个状态集合对应至矩阵的行和列位置并填入转移频率，识别多种频率的转移路径，得到胃肠道状态特征分析结果。
36、作为本专利技术的进一步方案，所述比较每种状态下的浓度变化幅度的获取步骤具体为：
37、s411：基于消化酶和代谢产物的浓度变化数据，提取时间序列特征，识别出浓度波动和稳定性特征，与所述胃肠道状态特征分析结果进行对比，得到浓度变化特征集；
38、s412：根据所述浓度变化特征集，采用公式：
39、
40、计算在状态a和状态b下的浓度变化幅度平均差异值cab，量化状态间的消化或吸收能力差异，得到胃肠功能评本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种胃肠功能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的胃肠功能评估方法，其特征在于，所述分析信号变化趋势的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的胃肠功能评估方法，其特征在于，所述分析曲率变化的临界点的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的胃肠功能评估方法，其特征在于，所述确定信号从刺激到稳定的时延的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的胃肠功能评估方法，其特征在于，所述分类为多个功能状态集合的获取步骤具体为：
6.根据权利要求5所述的胃肠功能评估方法，其特征在于，所述量化状态之间的转移频率的获取步骤具体为：
7.根据权利要求6所述的胃肠功能评估方法，其特征在于，所述比较每种状态下的浓度变化幅度的获取步骤具体为：
8.一种胃肠功能评估系统，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的胃肠功能评估方法，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种胃肠功能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的胃肠功能评估方法，其特征在于，所述分析信号变化趋势的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的胃肠功能评估方法，其特征在于，所述分析曲率变化的临界点的获取步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的胃肠功能评估方法，其特征在于，所述确定信号从刺激到稳定的时延的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述...
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