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E題思路 出血性腦卒中臨床智能診療建模

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E題思路 出血性腦卒中臨床智能診療建模

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一、 背景介紹

出血性腦卒中指非外傷性腦實質(zhì)內(nèi)血管破裂引起的腦出血，占全部腦卒中發(fā)病率的10-15%。其病因復(fù)雜，通常因腦動脈瘤破裂、腦動脈異常等因素，導(dǎo)致血液從破裂的血管涌入腦組織，從而造成腦部機(jī)械性損傷，并引發(fā)一系列復(fù)雜的生理病理反應(yīng)。出血性腦卒中起病急、進(jìn)展快，預(yù)后較差，急性期內(nèi)病死率高達(dá)45-50%，約80%的患者會遺留較嚴(yán)重的神經(jīng)功能障礙，為社會及患者家庭帶來沉重的健康和經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。因此，發(fā)掘出血性腦卒中的發(fā)病風(fēng)險，整合影像學(xué)特征、患者臨床信息及臨床診療方案，精準(zhǔn)預(yù)測患者預(yù)后，并據(jù)此優(yōu)化臨床決策具有重要的臨床意義。

背景分析：第一段就是在說題目需要解決什么問題。發(fā)掘發(fā)病風(fēng)險可能需要我們?nèi)ソ?shù)學(xué)建模來判斷，整合特征可能需要用到特征工程的相關(guān)算法，而預(yù)測患者預(yù)后，可能需要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。

出血性腦卒中后，血腫范圍擴(kuò)大是預(yù)后不良的重要危險因素之一。在出血發(fā)生后的短時間內(nèi)，血腫范圍可能因腦組織受損、炎癥反應(yīng)等因素逐漸擴(kuò)大，導(dǎo)致顱內(nèi)壓迅速增加，從而引發(fā)神經(jīng)功能進(jìn)一步惡化，甚至危及患者生命。因此，監(jiān)測和控制血腫的擴(kuò)張是臨床關(guān)注的重點之一。此外，血腫周圍的水腫作為腦出血后繼發(fā)性損傷的標(biāo)志，在近年來引起了臨床廣泛關(guān)注。血腫周圍的水腫可能導(dǎo)致腦組織受壓，進(jìn)而影響神經(jīng)元功能，使腦組織進(jìn)一步受損，進(jìn)而加重患者神經(jīng)功能損傷。綜上所述，針對出血性腦卒中后的兩個重要關(guān)鍵事件，即血腫擴(kuò)張和血腫周圍水腫的發(fā)生及發(fā)展，進(jìn)行早期識別和預(yù)測對于改善患者預(yù)后、提升其生活質(zhì)量具有重要意義。

背景分析：這一段很明顯，最后一句話是重點，也就是血腫擴(kuò)張和血腫周圍水腫的發(fā)生及發(fā)展，進(jìn)行早期識別和預(yù)測對于改善患者預(yù)后、提升其生活質(zhì)量具有重要意義。他告訴我們，在進(jìn)行識別和預(yù)測時，我們需要對擴(kuò)張和水腫分別建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)建模，量化這兩者的嚴(yán)重程度，然后做一個綜合模型，將兩者融合在一起，這一步也就是模型融合的過程。綜合后的模型，就可以做早期識別和預(yù)測了。

醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的飛速進(jìn)步，為無創(chuàng)動態(tài)監(jiān)測出血性腦卒中后腦組織損傷和演變提供了有力手段。近年來，迅速發(fā)展并廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的人工智能技術(shù)，為海量影像數(shù)據(jù)的深度挖掘和智能分析帶來了全新機(jī)遇。期望能夠基于本賽題提供的影像信息，聯(lián)合患者個人信息、治療方案和預(yù)后等數(shù)據(jù)，構(gòu)建智能診療模型，明確導(dǎo)致出血性腦卒中預(yù)后不良的危險因素，實現(xiàn)精準(zhǔn)個性化的療效評估和預(yù)后預(yù)測。相信在不久的將來，相關(guān)研究成果及科學(xué)依據(jù)將能夠進(jìn)一步應(yīng)用于臨床實踐，為改善出血性腦卒中患者預(yù)后作出貢獻(xiàn)。

背景分析：這一段就點明了我們需要做的事情，根據(jù)影像信息，聯(lián)合患者個人信息、治療方案和預(yù)后等數(shù)據(jù)，構(gòu)建智能診療模型，明確導(dǎo)致出血性腦卒中預(yù)后不良的危險因素，實現(xiàn)精準(zhǔn)個性化的療效評估和預(yù)后預(yù)測。下面來看題目吧

左圖腦出血患者CT平掃，右圖紅色為血腫，黃色為血腫周圍水腫

一、 數(shù)據(jù)集介紹及建模目標(biāo)
賽題提供了160例（100例訓(xùn)練數(shù)據(jù)集+60例獨立測試數(shù)據(jù)集）出血性腦卒中患者的個人史、疾病史、發(fā)病及治療相關(guān)信息、多次重復(fù)的影像學(xué)檢查（CT平掃）結(jié)果及患者預(yù)后評估,該部分信息可在“表1-患者列表及臨床信息”中查詢。如圖1為腦出血患者CT平掃，紅色為血腫區(qū)域，黃色為水腫區(qū)域。賽題提供影像學(xué)檢查數(shù)據(jù)，包括各個時間點血腫/水腫的體積、位置、形狀特征及灰度分布等信息。體積及位置信息可在“表2-患者影像信息血腫及水腫的體積及位置”中查詢。形狀及灰度分布信息可在“表3-患者影像信息血腫及水腫的形狀及灰度分布”中查詢。

賽題目標(biāo)：通過對真實臨床數(shù)據(jù)的分析，研究出血性腦卒中患者血腫擴(kuò)張風(fēng)險、血腫周圍水腫發(fā)生及演進(jìn)規(guī)律，最終結(jié)合臨床和影像信息，預(yù)測出血性腦卒中患者的臨床預(yù)后。

目標(biāo)變量：

? 發(fā)病48小時內(nèi)是否發(fā)生血腫擴(kuò)張：1是；0否。?

? 發(fā)病后90天 mRS：0-6，有序等級變量。其中mRS是評估卒中后患者功能狀態(tài)的重要工具，詳見附件2相關(guān)概念。

臨床信息：相關(guān)信息在“表1-患者列表及臨床信息”中獲取。
? ID：患者ID。

n 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：sub001至sub100，共計100例。包含：患者信息、首次及所有隨訪影像數(shù)據(jù)及90天mRS。

n 測試數(shù)據(jù)集1：sub101至sub130，共計30例。包含：患者信息、首次影像數(shù)據(jù)。不包含：隨訪影像數(shù)據(jù)及90天mRS。

n 測試數(shù)據(jù)集2：sub131至sub160，共計30例。包含：患者信息、首次及所有隨訪影像數(shù)據(jù)。不包含：90天mRS。

? 入院首次影像檢查流水號：一個14位數(shù)字編碼。前8位代表年月日，后6位為順序編號（注意：不是時分秒）。流水號是影像檢查的唯一編碼，具體影像檢查時間點可通過對應(yīng)流水號在“附表1-檢索表格-流水號vs時間”中檢索。

? 年齡： 歲

? 性別：男/女

? 腦出血前mRS評分：0-6，有序等級變量

? 高血壓病史：1是0否

? 卒中病史：1是0否

? 糖尿病史：1是0否

? 房顫史：1是0否

? 冠心病史：1是0否

? 吸煙史：1是0否

? 飲酒史：1是0否

發(fā)病相關(guān)特征，共計2字段。
? 血壓：收縮壓/舒張壓。單位： 毫米汞柱

? 發(fā)病到首次影像檢查時間間隔：單位：小時

治療相關(guān)特征，共計7字段。
? 腦室引流：1是0否

? 止血治療：1是0否

? 降顱壓治療：1是0否

? 降壓治療：1是0否

? 鎮(zhèn)靜、鎮(zhèn)痛治療：1是0否

? 止吐護(hù)胃：1是0否

? 營養(yǎng)神經(jīng)：1是0否

影像相關(guān)特征，共計84字段/時間點。
? 血腫及水腫的體積和位置信息在“表2-患者影像信息血腫及水腫的體積及位置”中獲取，包含了：每個時間點血腫（Hemo）總體積及水腫（ED）總體積及不同位置的占比。體積占比定義：血腫/水腫在該位置的體積占總體積大小的比例，取值范圍為：0-1。如：0代表該區(qū)域沒有發(fā)生血腫/水腫，1則代表該患者所有血腫/水腫均發(fā)生在該區(qū)域，可通過占比換算出該位置絕對體積。本賽題采用通用模板，區(qū)分左右側(cè)大腦前動脈（ACA_L， ACA_R），左右側(cè)大腦中動脈（MCA_L，MCA_R），左右側(cè)大腦后動脈（PCA_L，PCA_R），左右側(cè)腦橋/延髓（Pons_Medulla_L，Pons_Medulla_R），左右側(cè)小腦（Cerebellum_L，Cerebellum_R）共十個不同位置，具體位置和參考文獻(xiàn)見附件2-相關(guān)概念。綜上，總體積：2個字段（單位：10-3ml），位置：20個字段。在每個時間點，體積及位置特征共計22個字段。

? 血腫及水腫的形狀及灰度分布在“表3-患者影像信息血腫及水腫的形狀及灰度分布”的兩個不同標(biāo)簽頁存放，可通過流水號檢索對應(yīng)數(shù)據(jù)。每個時間點血腫及水腫的形狀及灰度特征，反映目標(biāo)區(qū)域內(nèi)體素信號強(qiáng)度的分布（17個字段）及三維形狀的描述（14個字段），因此，在每個時間點，血腫及水腫的形狀+灰度分布特征共62字段。

注：重復(fù)影像數(shù)據(jù)根據(jù)臨床真實情況提供，重復(fù)時間個體間可能存在差異。

三、請建?；卮鹑缦聠栴}
1 血腫擴(kuò)張風(fēng)險相關(guān)因素探索建模。
a) 請根據(jù)“表1”（字段：入院首次影像檢查流水號，發(fā)病到首次影像檢查時間間隔），“表2”（字段：各時間點流水號及對應(yīng)的HM_volume），判斷患者sub001至sub100發(fā)病后48小時內(nèi)是否發(fā)生血腫擴(kuò)張事件。

結(jié)果填寫規(guī)范：1是0否，填寫位置：“表4”C字段（是否發(fā)生血腫擴(kuò)張）。

如發(fā)生血腫擴(kuò)張事件，請同時記錄血腫擴(kuò)張發(fā)生時間。

結(jié)果填寫規(guī)范：如10.33小時，填寫位置：“表4”D字段（血腫擴(kuò)張時間）。

l ?是否發(fā)生血腫擴(kuò)張可根據(jù)血腫體積前后變化，具體定義為：后續(xù)檢查比首次檢查絕對體積增加≥6 mL或相對體積增加≥33%。

注：可通過流水號至“附表1-檢索表格-流水號vs時間”中查詢相應(yīng)影像檢查時間點，結(jié)合發(fā)病到首次影像時間間隔和后續(xù)影像檢查時間間隔，判斷當(dāng)前影像檢查是否在發(fā)病48小時內(nèi)。

問題一a分析：問題需要根據(jù)表1表2來判斷100名患者發(fā)病后48小時內(nèi)是否發(fā)生血腫擴(kuò)張事件，這道題目相對而言很簡單。首先需要對兩個表進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗操作，也就是數(shù)據(jù)預(yù)處理，清理完異常數(shù)據(jù)后。就可以進(jìn)行預(yù)測了，我這里推薦利用一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測，比如：Xgboost、隨機(jī)森林、SVM等算法。是否出現(xiàn)血腫擴(kuò)張是有明確說明的，題目說到要結(jié)合發(fā)病到首次影像時間間隔和后續(xù)影像檢查時間間隔，所以這些需要納入到指標(biāo)當(dāng)中。這里要注意做的是分類模型，那么最后需要指定一個閾值，比如你的預(yù)測結(jié)果是0.7（這里要是0-1間的），那么，你可以選擇0.65作為閾值，超過的則判斷為1，也就是發(fā)生了血腫擴(kuò)張事件，這也有利于做下一小問。

最后需要對模型進(jìn)行評估，評估準(zhǔn)確率這些，這里可以畫ROC曲線等，來可視化你模型的準(zhǔn)確率。

這里給大家提示一下第一問一開始特征工程該如何做吧，有以下幾步：

1 數(shù)據(jù)清洗：這是最基礎(chǔ)的一步，它包括處理丟失值、異常值和錯誤的數(shù)據(jù)。

2 特征編碼：將分類數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型使用的格式。例如，對于線性回歸模型，需要將類別變量進(jìn)行獨熱編碼（One-Hot Encoding）。

3 特征縮放：這包括標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化等操作，可以保證不同規(guī)?；騿挝坏奶卣髟谀Ｐ陀?xùn)練時具有相同的影響力。

4 特征選擇：對于高維數(shù)據(jù)，我們需要選擇最有意義的子集。常用的方法有過濾法（Filter Method）、包裝法（Wrapper Method）和嵌入法（Embedded Method）。

5 特征構(gòu)造：這涉及到創(chuàng)造新的特征，例如，根據(jù)已存在的特征進(jìn)行數(shù)學(xué)運算（如加、減、乘、除等）生成新特征，或者基于領(lǐng)域知識創(chuàng)造特征。

6 降維：當(dāng)特征維度非常大的時候，我們可能需要降低數(shù)據(jù)的維度。常用的降維技術(shù)有主成分分析（PCA）和t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）等。

b請以是否發(fā)生血腫擴(kuò)張事件為目標(biāo)變量，基于“表1” 前100例患者（sub001至sub100）的個人史，疾病史，發(fā)病相關(guān)（字段E至W）、“表2”中其影像檢查結(jié)果（字段C至X）及“表3”其影像檢查結(jié)果（字段C至AG，注：只可包含對應(yīng)患者首次影像檢查記錄）等變量，構(gòu)建模型預(yù)測所有患者（sub001至sub160）發(fā)生血腫擴(kuò)張的概率。

注：該問只可納入患者首次影像檢查信息。

結(jié)果填寫規(guī)范：記錄預(yù)測事件發(fā)生概率（取值范圍0-1，小數(shù)點后保留4位數(shù)）；填寫位置：“表4”E字段（血腫擴(kuò)張預(yù)測概率）。

問題一b分析：這道題目很簡單，a已經(jīng)建立了分類模型，也就是它做的分類是是否發(fā)生，在上一題用機(jī)器學(xué)習(xí)算法做分類模型的時候，比如你機(jī)器學(xué)習(xí)算法做出來的數(shù)是0.7，你在分類時，0.7歸為了發(fā)生血腫擴(kuò)張事件，前面告訴大家要選擇合適的閾值，比如是0.6。那么這里計算概率的式子就是等比例縮放，0.5+0.5*（0.7-0.6）/1-0.6 = 0.5 + 0.125 = 0.625，也就是62.5%的概率。

2 血腫周圍水腫的發(fā)生及進(jìn)展建模，并探索治療干預(yù)和水腫進(jìn)展的關(guān)聯(lián)關(guān)系。
a) 請根據(jù)“表2”前100個患者（sub001至sub100）的水腫體積（ED_volume）和重復(fù)檢查時間點，構(gòu)建一條全體患者水腫體積隨時間進(jìn)展曲線（x軸：發(fā)病至影像檢查時間，y軸：水腫體積，y=f(x)），計算前100個患者（sub001至sub100）真實值和所擬合曲線之間存在的殘差。

結(jié)果填寫規(guī)范：記錄殘差，填寫位置“表4”F字段（殘差（全體））。

b) 請?zhí)剿骰颊咚[體積隨時間進(jìn)展模式的個體差異，構(gòu)建不同人群（分亞組：3-5個）的水腫體積隨時間進(jìn)展曲線，并計算前100個患者（sub001至sub100）真實值和曲線間的殘差。

結(jié)果填寫規(guī)范：記錄殘差，填寫位置“表4”G字段（殘差（亞組）），同時將所屬亞組填寫在H段（所屬亞組）。

c) 請分析不同治療方法（“表1”字段Q至W）對水腫體積進(jìn)展模式的影響。

d) 請分析血腫體積、水腫體積及治療方法（“表1”字段Q至W）三者之間的關(guān)系。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-719866.html

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到了這里，關(guān)于2023研究生數(shù)學(xué)建模E題思路+模型+代碼+論文（持續(xù)更新中） 出血性腦卒中臨床智能診療建模的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！