【2023华为杯E题】出血性脑卒中临床智能诊疗建模

目录

1 背景介绍

2 数据集介绍及建模目标

3 题目及数据下载

4 Matlab&Python代码、思路下载


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。

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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“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“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 mRS:0-6,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“1-患者列表及临床信息中获取。

  • ID:患者ID。
    1. 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。
    2. 测试数据集1:sub101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。
    3. 测试数据集2:sub131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“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_L,MCA_R),左右侧大脑后动脉(PCA_L,PCA_R),左右侧脑桥/延髓(Pons_Medulla_L,Pons_Medulla_R),左右侧小脑(Cerebellum_L,Cerebellum_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“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。

3 题目及数据下载

链接:https://pan.baidu.com/s/1Z7hd3PuI0DgOSgQDTdE_sw 
提取码:882w 
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4 Matlab&Python代码、思路下载

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