E 题 出血性脑卒中临床智能诊疗建模
三、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。
E思路：https://www.jdmm.cc/file/2709593/
E代码：https://www.jdmm.cc/file/2709599/
根据问题描述，需要根据“表1”和“表2”中的数据来判断患者sub001至sub100发病后48小时内是否发生血肿扩张事件。如果发生血肿扩张事件，还需要记录血肿扩张发生时间。判断是否发生血肿扩张的具体定义为：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%。可以通过流水号至“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。如果发生血肿扩张事件，需要在“表4”中的C字段填写1，否则填写0。同时，在“表4”中的D字段记录血肿扩张发生时间，格式为小时数，例如10.33小时。
数据预处理：首先需要对提供的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。同时，需要将数据按照时间顺序排序，以便后续的分析和建模。
特征提取：根据问题要求，需要提取入院首次影像检查流水号、发病到首次影像检查时间间隔和各时间点流水号及对应的HM_volume等特征。
还需要计算血肿体积前后的变化量，以便判断是否发生血肿扩张事件。
建立模型：根据提取的特征，可以选择合适的模型进行建模。例如，可以使用逻辑回归、支持向量机、决策树等机器学习算法进行建模。在建模过程中，需要将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的性能和泛化能力。
建立模型后，需要对模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。同时，还需要进行交叉验证和调参等操作，以提高模型的性能和泛化能力。根据问题要求，在“表4”中的C字段填写是否发生血肿扩张事件的结果，如果发生血肿扩张事件，还需要在“表4”中的D字段记录血肿扩张发生时间。
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）。
根据问题描述，需要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。需要注意的是，该问题只可纳入患者首次影像检查信息。
在数据预处理阶段，首先需要对提供的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
本题的特征提取，根据问题要求，需要提取个人史、疾病史、发病相关、影像检查结果等特征。同时，还需要将是否发生血肿扩张事件作为目标变量。
根据提取的特征，可以选择合适的模型进行建模。例如，可以使用逻辑回归、支持向量机、决策树等机器学习算法进行建模。在建模过程中，需要将数据集分为训练集和测试集，以便评估模型的性能和泛化能力。
用建立好的模型对所有患者（sub001至sub160）进行预测，得到每个患者发生血肿扩张的概率。
根据问题要求，在“表4”中的E字段填写每个患者发生血肿扩张的预测概率。预测概率的取值范围为0到1，小数点后保留4位数。 根据建立的模型预测每个患者发生血肿扩张的概率，并将结果填写在“表4”中的E字段，按照规范记录预测事件发生概率。
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，y=f(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））。
根据问题描述，需要根据“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，并计算前100个患者（sub001至sub100）真实值和所拟合曲线之间存在的残差。需要注意的是，结果需要记录残差，并填写在“表4”中的F字段（残差（全体））。
根据问题要求，需要提取水肿体积（ED_volume）和重复检查时间点等特征。同时，需要将这些特征按照时间顺序进行排序。
可以先绘制图像，观察两者的关系。
根据提取的特征，可以选择合适的模型进行建模，本题需要根据图像大致判断拟合的曲线形式。建立模型后，需要对模型进行评估。
使用建立好的模型对所有患者进行预测，并得到残差。
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）。
这题与(a)类似，根据问题要求，需要特征，并先绘制图像，观察两者的关系。
根据提取的特征，可以选择合适的模型进行建模，本题需要根据图像大致判断拟合的曲线形式。建立模型后，需要对模型进行评估。
使用建立好的模型对所有患者进行预测，并得到残差。
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。
根据问题描述，需要分析不同治疗方法（“表1”字段Q至W）对水肿体积进展模式的影响。具体来说，需要对不同治疗方法下的水肿体积进展模式进行比较和分析，以探究不同治疗方法对水肿体积进展的影响。
特征提取：根据问题要求，需要提取水肿体积（ED_volume）和治疗方法（表1字段Q至W）等特征。同时，需要将这些特征按照时间顺序进行排序，以便后续的分析和建模。
根据提取的特征，可以对不同治疗方法下的水肿体积进展模式进行比较和分析。例如，可以计算不同治疗方法下的水肿体积变化率、水肿体积增长速率等指标，并进行统计分析和可视化展示。
这个影响可以有多种理解，比如你构建得到了两者的关系式，比如你绘制了可视化图表并进行了文字说明，比如你建立机器学习预测的模型等等，言之有理即可。
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。
根据问题描述，需要分析血肿体积、水肿体积及治疗方法（“表1”字段Q至W）三者之间的关系。具体来说，需要探究血肿体积、水肿体积和治疗方法对出血性脑卒中患者预后的影响，并分析它们之间的关系。
相关性最基本的是基于相关性分析得到
三者的相关关系可以采用一个含这三个变量的公式表示
当然也可以用图表进行可视化，推荐python的seaborn库
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sub160）90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））。
根据问题描述，需要根据前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sub160）90天mRS评分。同时，需要将预测结果填写在“表4”I字段中。
这题难度不高
根据问题要求，需要提取个人史、疾病史、发病相关和首次影像结果等特征。
根据提取的特征，可以对出血性脑卒中患者的预后进行分析和建模。例如，可以使用机器学习算法（如决策树、随机森林、神经网络等）进行建模，并使用交叉验证等方法对模型进行评估和优化。
根据建立的模型，可以对患者的90天mRS评分进行预测。预测结果应该记录在“表4”I字段中，格式为0-6的有序等级变量。
需要注意的是，该问题只可纳入患者首次影像检查信息，因此在特征提取和模型建立过程中，需要仅考虑首次影像结果
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sub160）90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）。
根据问题要求，需要提取临床、治疗和影像等特征根据提取的特征，可以对出血性脑卒中患者的预后进行分析和建模。如决策树、随机森林、神经网络等进行建模
根据建立的模型，可以对所有含随访影像检查的患者（sub001至sub100,sub131至sub160）的90天mRS评分进行预测。预测结果应该记录在“表4”J字段中，格式为0-6的有序等级变量。
需要注意的是，该问题需要考虑所有已知临床、治疗和影像等特征，
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。
关联关系可以通过机器学习中可解释性的内容来展示，如特征重要性等
这个是最推荐的方法
当然也可以采用公式拟合、相关性分析等
决策就是需要根据题目的结果进行文字解释并给出具体策略。
四、附件
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