出血性脑卒中患者水肿体积进展建模研究

本文利用Gauss非线性拟合，将患者的水肿体积与每一次检查点的间隔时间联系起来，得到全部患者的水肿体积与时间进展的关系曲线。同时，通过FCM模糊聚类算法将所有患者依据个人特征划分为四个亚组，分别利用Gauss非线性拟合对每个亚组的散点图进行拟合，再根据拟合曲线分析每个亚组的特征。此外，利用主成分分析(PCA)探究不同疗法对患者水肿体积进展的影响，分析表明止血治疗对于水肿体积的影响显著，通过降颅压治疗也可以有效降低患者的水肿体积。最后探究水肿体积与血肿体积以及治疗方法之间的关系，首先通过PCA分析得到血肿体积与治疗方法之间的关联度，再联系水肿体积与治疗方法之间的关系，得到血肿体积与水肿体积是正相关，以及止血治疗、降颅压治疗对于降低水肿、血肿体积有着较好的治疗效果的结论。

脑卒中作为一种严重的神经系统疾病，对患者的生命和生活质量造成了极大的威胁。其中，出血性脑卒中作为脑血管疾病的一种重要类型，由于其急性、突发的特点，常常呈现出高度危险性和复杂性。

出血性脑卒中主要包括蛛网膜下腔出血(SAH)和脑实质内出血(ICH)，其病理生理机制涉及血管破裂、血肿和水肿等多个关键环节[1]。

近年来，利用影像学技术，研究人员可以定量地测量脑部出血和水肿的体积，并利用计算机辅助技术进行数据处理和分析。通过整合临床数据、影像学特征和分子生物学标志物等信息，来预测出血性脑卒中患者水肿体积的进展。这些模型可以帮助医生更准确地评估患者的风险，并采取相应的治疗措施。

通过对水肿进展的建模研究，可以更好地理解水肿的发生机制，并探索新的治疗策略。同时越来越多的研究关注个体差异对水肿进展的影响，通过分析患者的遗传背景、生活方式、疾病历史等因素，可以更精准地预测水肿的进展，并制定个性化的治疗方案。

本文旨在通过真实临床数据，结合临床和患者影像相关信息，预测出血性脑卒中患者的临床预后和各种治疗方法对该疾病的效果，主要围绕血肿周围的水肿相关信息进行建模，并找到不同治疗措施和水肿发展之间的关系。

首先通过数据集中前100 名患者的水肿体积(ED_volume)和检查时间构建所有患者水肿体积关于时间的函数。并将前100 名患者的真实值和拟合函数之间的残差进行记录。其次将患者根据个体差异(年龄、病史等)划分为3~5 个组，分别构建不同组的患者水肿体积关于时间的函数，并将前100名患者的真实值和拟合函数之间的残差进行记录。然后根据每个患者所对应的不同治疗方法，再结合该患者的水肿体积变化，分析每种治疗方法对水肿体积的影响。最后，分析血肿体积、水肿体积及治疗方法三者之间的关系。