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房地产数据网站,wordpress 插件 标题,网站设计分工,wordpress route【2023年中国研究生数学建模竞赛华为杯】E题 出血性脑卒中临床智能诊疗建模 1 题目 1.1 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#xff0c;占全部脑卒中发病率的10-15%。其病因复杂#xff0c;通常因脑动脉瘤破裂、脑动脉异常等因素#xff0c;导致…【2023年中国研究生数学建模竞赛华为杯】E题 出血性脑卒中临床智能诊疗建模 1 题目 1.1 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。 图1. 左图脑出血患者CT平扫右图红色为血肿黄色为血肿周围水肿 1.2 数据集介绍及建模目标 赛题提供了160例100例训练数据集60例独立测试数据集出血性脑卒中患者的个人史、疾病史、发病及治疗相关信息、多次重复的影像学检查CT平扫结果及患者预后评估,该部分信息可在“表1 患者列表及临床信息”中查询。如图1为脑出血患者CT平扫红色为血肿区域黄色为水肿区域。赛题提供影像学检查数据包括各个时间点血肿/水肿的体积、位置、形状特征及灰度分布等信息。体积及位置信息可在“表2-患者影像信息血肿及水肿的体积及位置中查询。形状及灰度分布信息可在“表3-患者影像信息血肿及水肿的形状及灰度分布中查询。 赛题目标通过对真实临床数据的分析研究出血性脑卒中患者血肿扩张风险、血肿周围水肿发生及演进规律最终结合临床和影像信息预测出血性脑卒中患者的临床预后。 目标变量发病48小时内是否发生血肿扩张1是0否。 发病后90天 mRS0-6有序等级变量。其中mRS是评估卒中后患者功能状态的重要工具详见附件2相关概念。 临床信息相关信息在“表1-患者列表及临床信息中获取。 ID患者ID。 n 训练数据集sub001至sub100共计100例。包含患者信息、首次及所有随访影像数据及90天mRS。 n 测试数据集1sub101至sub130共计30例。包含患者信息、首次影像数据。不包含随访影像数据及90天mRS。 n 测试数据集2sub131至sub160共计30例。包含患者信息、首次及所有随访影像数据。不包含90天mRS。 入院首次影像检查流水号一个14位数字编码。前8位代表年月日后6位为顺序编号注意不是时分秒。流水号是影像检查的唯一编码具体影像检查时间点可通过对应流水号在“附表1-检索表格-流水号vs时间中检索。 年龄 岁 性别男/女 脑出血前mRS评分0-6有序等级变量 高血压病史1是0否 卒中病史1是0否 糖尿病史1是0否 房颤史1是0否 冠心病史1是0否 吸烟史1是0否 饮酒史1是0否 发病相关特征共计2字段。 血压收缩压/舒张压。单位 毫米汞柱 发病到首次影像检查时间间隔单位小时 治疗相关特征共计7字段。 脑室引流1是0否 止血治疗1是0否 降颅压治疗1是0否 降压治疗1是0否 镇静、镇痛治疗1是0否 止吐护胃1是0否 营养神经1是0否 影像相关特征共计84字段/时间点。 血肿及水肿的体积和位置信息在“表2-患者影像信息血肿及水肿的体积及位置”中获取包含了每个时间点血肿Hemo总体积及水肿ED总体积及不同位置的占比。体积占比定义血肿/水肿在该位置的体积占总体积大小的比例取值范围为0-1。如0代表该区域没有发生血肿/水肿1则代表该患者所有血肿/水肿均发生在该区域可通过占比换算出该位置绝对体积。本赛题采用通用模板区分左右侧大脑前动脉ACA_L ACA_R左右侧大脑中动脉MCA_LMCA_R左右侧大脑后动脉PCA_LPCA_R左右侧脑桥/延髓Pons_Medulla_LPons_Medulla_R左右侧小脑Cerebellum_LCerebellum_R共十个不同位置具体位置和参考文献见附件2相关概念。综上总体积2个字段单位10-3ml位置20个字段。在每个时间点体积及位置特征共计22个字段。 血肿及水肿的形状及灰度分布在“表3-患者影像信息血肿及水肿的形状及灰度分布”的两个不同标签页存放可通过流水号检索对应数据。每个时间点血肿及水肿的形状及灰度特征反映目标区域内体素信号强度的分布17个字段及三维形状的描述14个字段因此在每个时间点血肿及水肿的形状灰度分布特征共62字段。 注重复影像数据根据临床真实情况提供重复时间个体间可能存在差异。 1.3 请建模回答如下问题 1 血肿扩张风险相关因素探索建模。 a) 请根据“表1”字段入院首次影像检查流水号发病到首次影像检查时间间隔“表2”字段各时间点流水号及对应的HM_volume判断患者sub001至sub100发病后48小时内是否发生血肿扩张事件。 结果填写规范1是0否填写位置“表4”C字段是否发生血肿扩张。 如发生血肿扩张事件请同时记录血肿扩张发生时间。 结果填写规范如10.33小时填写位置“表4”D字段血肿扩张时间。 是否发生血肿扩张**可根据血肿体积前后变化具体定义为后续检查比首次检查绝对体积增加≥6 mL或相对体积增加≥33%。 注可通过流水号至“附表1-检索表格-流水号vs时间”中查询相应影像检查时间点结合发病到首次影像时间间隔和后续影像检查时间间隔判断当前影像检查是否在发病48小时内。 b) 请以是否发生血肿扩张事件为目标变量基于“表1” 前100例患者sub001至sub100的个人史疾病史发病相关字段E至W、“表2”中其影像检查结果字段C至X及“表3”其影像检查结果字段C至AG注只可包含对应患者首次影像检查记录等变量构建模型预测所有患者sub001至sub160发生血肿扩张的概率。 注该问只可纳入患者首次影像检查信息。 结果填写规范记录预测事件发生概率取值范围0-1小数点后保留4位数填写位置“表4”E字段血肿扩张预测概率。 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。 a) 请根据“表2”前100个患者sub001至sub100的水肿体积ED_volume和重复检查时间点构建一条全体患者水肿体积随时间进展曲线x轴发病至影像检查时间y轴水肿体积yf(x)计算前100个患者sub001至sub100真实值和所拟合曲线之间存在的残差。 结果填写规范记录残差填写位置“表4”F字段残差全体。 b) 请探索患者水肿体积随时间进展模式的个体差异构建不同人群分亚组3-5个的水肿体积随时间进展曲线并计算前100个患者sub001至sub100真实值和曲线间的残差。 结果填写规范记录残差填写位置“表4”G字段残差亚组同时将所属亚组填写在H段所属亚组。 c) 请分析不同治疗方法“表1”字段Q至W对水肿体积进展模式的影响。 d) 请分析血肿体积、水肿体积及治疗方法“表1”字段Q至W三者之间的关系。 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sub16090天mRS评分。 注该问只可纳入患者首次影像检查信息。 结果填写规范记录预测mRS结果0-6有序等级变量。填写位置“表4”I字段预测mRS基于首次影像。 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sub16090天mRS评分。 结果填写规范记录预测mRS结果0-6有序等级变量。填写位置“表4”J字段预测mRS。 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。 附 表1-患者列表及临床信息.xlsx 表2-患者影像信息血肿及水肿的体积及位置.xlsx 表3-患者影像信息血肿及水肿的形状及灰度分布.xlsx 表4-答案文件.xlsx 附表1-检索表格-流水号vs时间.xlsx 附件2-相关概念.docx 2 问题分析 2.1 问题一 针对问题1的第一小问 注意发病到首次检查需要一定时间这个在表1的【发病到首次影像检查时间间隔】列可以获取到每个病人的具体数据比如去医院需要排队等因素。 该问题只需要将进行简单的统计处理不需要建立数学模型但是需要对数据进行一定的处理是为了对后边的问题做准备工作。 针对问题1的第二小问 该问题为回归问题将上述计算得到的数据作为标签将题目中指定的字段作为特征进行回归分析。可以使用常见的回归模型进行求解注意该问题只考虑首次检查的信息一定要仔细看题。 2.2 问题二 针对问题2的第一小问 注意每个病人包含多条记录此问题首先需要先计算每个病人的发病到检查时间这个采用问题一中的方法即可然后需要根据表2提取水肿体积ED_volume建立yf(x)的线性方程然后使用方程进行预测计算预测值与实际值的差作为残差。 针对问题2的第二小问 这里需要进行亚类划分可以查阅相关文献找到划分标准。选择相应的特征进行聚类聚类个数为3-5个可根据自己材料确定。然后采用问题2第一小问的方法对每个聚类拟合一个yf(x)的线性方程重复上述步骤。 针对问题2的第三小问 可以使用统计分析和一些统计检验的方法分析不同治疗方法“表1”字段Q至W对水肿体积进展模式的影响。 针对问题2的第四小问 可以使用相关性分析皮尔逊、斯皮尔曼等方法也可以考虑使用回归分析的方法。 2.3 问题三 针对问题3的第一小问 此问题为多分类问题可以使用相应的机器学习方法进行建模。例如决策树、支持向量机、XGB、神经网络等。 针对问题3的第二小问 解决思路同上在使用更多特征的情况下进行建模。 针对问题3的第三小问 分析几个类别特征的关联关系这里可以使用上述的相关性分析方法也可以构建更为复杂的模型考虑因果关系。 3 数学模型 请下载完整资料