【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗领域，具体为基于人工智能的心脏手术风险评估系统。
技术介绍
1、心脏手术是治疗心血管疾病的关键手段，但其高风险和复杂性要求精确评估手术风险。传统评估依赖医生经验和基本生理参数，但存在局限性，特别是在处理复杂生理数据时。
2、多模态数据融合技术在医疗领域越来越重要，但技术挑战包括数据类型和格式差异、噪声处理和时空对齐问题。目前方法多依赖简单加权平均，未能充分利用数据间非线性关系。
3、随着数据量和维度增加，传统线性建模方法无法满足高维数据分析需求。非线性建模技术虽有进展，但计算复杂度高，缺乏针对心脏手术风险评估的优化。
4、心脏手术中患者生理状态具有时空变化特性，实时同步和处理多传感器数据是技术难题。现有技术难以满足实时性和精确度要求。
5、本专利技术提出基于人工智能的心脏手术风险评估系统，旨在解决现有技术不足。
技术实现思路
1、针对现有技术在心脏手术风险评估中的不足，本专利技术提供了一种基于人工智能的心脏手术风险评估系统。该系统通过集成多模态数据采集、数据预处理、非线性建模、数据融合、时空同步、风险评估与实时反馈模块，能够全面、精准地评估心脏手术风险。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于人工智能的心脏手术风险评估系统，包括：
3、数据采集模块，用于采集多个传感器的数据，所述传感器包括心电图、影像数据和可穿戴设备生理数据；
4、数据预处理模块，用于对采集的
5、非线性建模模块，用于通过流形学习对高维数据进行降维，并通过该方法对数据进行非线性映射；
6、数据融合模块，用于融合多模态数据并生成统一的特征表示；
7、时空同步模块，用于通过李群和李代数理论对多模态数据进行时空对齐；
8、风险评估模块，用于基于融合后的多模态数据生成心脏手术风险评估结果；
9、实时反馈模块，用于在手术过程中根据实时数据调整评估模型和系统参数；
10、输出模块，用于展示心脏手术风险评估结果。
11、优选的，所述数据预处理模块进一步包括去噪单元和时序对齐单元，所述时序对齐单元用于根据时间戳对来自不同传感器的数据进行同步。
12、优选的，所述非线性建模模块通过流形学习算法进行数据降维，并使用高斯核函数进行数据非线性映射。
13、优选的，所述数据融合模块采用最大熵原理对多模态数据进行信息融合，优化各传感器的权重，以提高评估结果的准确性。
14、优选的，所述时空同步模块通过李群和李代数理论对多模态数据进行空间坐标变换，以解决数据之间的时空偏差问题。
15、优选的，所述风险评估模块使用机器学习算法对融合后的数据进行建模，以生成心脏手术的风险等级。
16、优选的，所述实时反馈模块基于lyapunov稳定性理论，根据实时数据动态调整评估模型的控制参数，以确保系统在手术过程中保持稳定。
17、优选的，所述输出模块通过可视化界面展示心脏手术风险评估结果，包括风险等级、相关生理参数以及预测建议。
18、优选的，一种基于人工智能的心脏手术风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
19、采集来自多个传感器的多模态数据；
20、对采集的数据进行去噪、标准化和时序对齐处理；
21、使用流形学习算法对高维数据进行降维，并通过该方法对数据进行非线性映射；
22、将处理后的多模态数据进行信息融合；
23、使用李群和李代数理论对数据进行时空对齐；
24、基于融合后的数据生成心脏手术风险评估结果；
25、根据实时数据调整评估模型和系统参数；
26、输出手术风险评估结果。
27、本专利技术提供了基于人工智能的心脏手术风险评估系统。具备以下有益效果：
28、1、通过集成多种传感器数据（如心电图、血压、体温、血氧等）并进行高效的数据处理和融合，本专利技术能够综合反映患者的多方面生理状态。这种多模态数据融合技术克服了单一数据源的局限性，从而显著提高了心脏手术风险评估的准确性和可靠性。通过流形学习和该方法对数据进行降维和非线性映射，能够更好地捕捉数据中的复杂特征，避免了传统方法中可能出现的过度简化问题。
29、2、本专利技术通过实时反馈模块基于实时数据动态调整评估模型和系统参数，能够针对手术过程中的患者生理变化进行快速响应。这一特点能够为医护人员提供更加个性化的评估支持，确保评估结果与患者当前状态高度匹配，从而做出更加准确和及时的决策。这种实时动态调整能力在手术过程中尤为重要，能够有效减少由于生理参数波动引发的风险。
30、3、通过使用李群和李代数理论对多模态数据进行时空对齐，本专利技术有效解决了不同传感器数据在时间和空间上的偏差问题，确保了数据的时空一致性。这一技术方案可以为医护人员提供准确的手术风险评估结果，有助于在手术过程中及时发现潜在的危险因素，从而提前采取预防措施，减少因数据不一致而导致的判断失误，进而提升手术的安全性。
31、4、本专利技术通过智能化的风险评估模型，能够自动化地为手术提供决策支持，减轻了医护人员在手术过程中的工作负担。通过直观的风险评估结果展示，医护人员可以快速获取关键的患者生理数据和评估结果，从而节省时间并提高决策效率。这对于复杂的手术环境，尤其是需要迅速反应的心脏手术，具有重要意义。
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1.基于人工智能的心脏手术风险评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的心脏手术风险评估系统，其特征在于，所述数据预处理模块进一步包括去噪单元和时序对齐单元，所述时序对齐单元用于根据时间戳对来自不同传感器的数据进行同步。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的心脏手术风险评估系统，其特征在于，所述非线性建模模块通过流形学习算法进行数据降维，并使用高斯核函数进行数据非线性映射。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的心脏手术风险评估系统，其特征在于，所述数据融合模块采用最大熵原理对多模态数据进行信息融合，优化各传感器的权重，以提高评估结果的准确性。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的心脏手术风险评估系统，其特征在于，所述时空同步模块通过李群和李代数理论对多模态数据进行空间坐标变换，以解决数据之间的时空偏差问题。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的心脏手术风险评估系统，其特征在于，所述风险评估模块使用机器学习算法对融合后的数据进行建模，以生成心脏手术的风险等级。
7.根据权利要求
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的心脏手术风险评估系统，其特征在于，所述输出模块通过可视化界面展示心脏手术风险评估结果，包括风险等级、相关生理参数以及预测建议。
9.一种基于人工智能的心脏手术风险评估方法，根据权利要求1-8任一项所述的风险评估系统，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的心脏手术风险评估系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的心脏手术风险评估系统，其特征在于，所述数据预处理模块进一步包括去噪单元和时序对齐单元，所述时序对齐单元用于根据时间戳对来自不同传感器的数据进行同步。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的心脏手术风险评估系统，其特征在于，所述非线性建模模块通过流形学习算法进行数据降维，并使用高斯核函数进行数据非线性映射。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的心脏手术风险评估系统，其特征在于，所述数据融合模块采用最大熵原理对多模态数据进行信息融合，优化各传感器的权重，以提高评估结果的准确性。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的心脏手术风险评估系统，其特征在于，所述时空同步模块通过李群和李代数理论对...
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