2023研究生数学建模E题保姆级思路 出血性脑卒中临床智能诊疗
本次E题是一道J机器学习题目,难度也比较高,该题一般是有正确结果的,容易踩坑,不太建议小白选择,小白可以选择D题,D题思路也可以看另一篇文章,总的难度都不算低,这三道的难度接近,AB难度较高
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【腾讯文档】2023研赛E题全保姆教程 代码思路
2023研赛E题全保姆教程 代码思路
一、 背景介绍
出血性脑卒中指非外伤性脑实质内血管破裂引起的脑出血,占全部脑卒中发病率的10-15%。其病因复杂,通常因脑动脉瘤破裂、脑动脉异常等因素,导致血液从破裂的血管涌入脑组织,从而造成脑部机械性损伤,并引发一系列复杂的生理病理反应。出血性脑卒中起病急、进展快,预后较差,急性期内病死率高达45-50%,约80%的患者会遗留较严重的神经功能障碍,为社会及患者家庭带来沉重的健康和经济负担。因此,发掘出血性脑卒中的发病风险,整合影像学特征、患者临床信息及临床诊疗方案,精准预测患者预后,并据此优化临床决策具有重要的临床意义。
出血性脑卒中后,血肿范围扩大是预后不良的重要危险因素之一。在出血发生后的短时间内,血肿范围可能因脑组织受损、炎症反应等因素逐渐扩大,导致颅内压迅速增加,从而引发神经功能进一步恶化,甚至危及患者生命。因此,监测和控制血肿的扩张是临床关注的重点之一。此外,血肿周围的水肿作为脑出血后继发性损伤的标志,在近年来引起了临床广泛关注。血肿周围的水肿可能导致脑组织受压,进而影响神经元功能,使脑组织进一步受损,进而加重患者神经功能损伤。综上所述,针对出血性脑卒中后的两个重要关键事件,即血肿扩张和血肿周围水肿的发生及发展,进行早期识别和预测对于改善患者预后、提升其生活质量具有重要意义。
医学影像技术的飞速进步,为无创动态监测出血性脑卒中后脑组织损伤和演变提供了有力手段。近年来,迅速发展并广泛应用于医学领域的人工智能技术,为海量影像数据的深度挖掘和智能分析带来了全新机遇。期望能够基于本赛题提供的影像信息,联合患者个人信息、治疗方案和预后等数据,构建智能诊疗模型,明确导致出血性脑卒中预后不良的危险因素,实现精准个性化的疗效评估和预后预测。相信在不久的将来,相关研究成果及科学依据将能够进一步应用于临床实践,为改善出血性脑卒中患者预后作出贡献。
1 血肿扩张风险相关因素探索建模。
2 血肿周围水肿的发生及进展建模,并探索治疗干预和水肿进展的关联关系。
3 出血性脑卒中患者预后预测及关键因素探索。
a) 请根据前100个患者(sub001至sub100)个人史、疾病史、发病相关(“表1”字段E至W)及首次影像结果(表2,表3中相关字段)构建预测模型,预测患者(sub001至sub160)90天mRS评分。
解题思路:
之间构建模型,需要注意的是,在这里我们可以采用机器学习模型加启发式算法调优进行炫技
b) 根据前100个患者(sub001至sub100)所有已知临床、治疗(表1字段E到W)、表2及表3的影像(首次+随访)结果,预测所有含随访影像检查的患者(sub001至sub100,sub131至sub160)90天mRS评分。
解题思路:
之间构建模型,需要注意的是,在这里我们可以采用机器学习模型加启发式算法调优进行炫技
c) 请分析出血性脑卒中患者的预后(90天mRS)和个人史、疾病史、治疗方法及影像特征(包括血肿/水肿体积、血肿/水肿位置、信号强度特征、形状特征)等关联关系,为临床相关决策提出建议。
解题思路:
推荐用结构方程模型进行分析,用于分析整体的关联情况
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