出血性脑卒中智能诊疗建模

本文针对血肿周围水肿的发生及进展进行建模,并深入探讨治疗干预和水肿进展的关联关系。首先基于100名患者的水肿体积与检查时间点数据,运用二次多项式、三次多项式以及一维高斯函数模型进行数据拟合,以找出最佳拟合模型。结果表明,一维高斯函数模型在拟合效果上表现出色,与实际数据高度吻合。因此,由此建立全体患者水肿体积随时间进展的曲线。接下来,通过K均值聚类将患者分为四个亚组,并分别构建了水肿体积随时间的曲线模型,分析患者群体之间的水肿体积变化趋势,为个体化治疗提供了重要线索。结果显示,不同亚组之间存在显著差异,这可能对治疗策略的制定和优化产生积极影响。最后,通过对患者的治疗数据进行多因素方差分析,来探究不同治疗方法对血肿体积、水肿体积的影响。结果表明脑室引流和降颅压治疗对血肿和水肿体积具有显著影响。这为医生在治疗选择上提供了有力的依据。同时,本文还通过Spearman相关系数计算发现血肿体积和水肿体积之间存在显著的正相关关系。