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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sub16090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sub16090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
