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在全球范围内，脑卒中是一个严重的健康问题。为了更好地为患者提供治疗和关心，对他们的预后进行准确预测至关重要。在这里，我们介绍了一个基于数据的方法，通过细致的分析来预测脑卒中患者的预后。以下是我们的研究过程和发现。
问题一：预测患者出院时的死亡风险
第一问：基于个人和疾病史的预测
为了预测患者出院时的死亡风险，我们首先关注了患者的个人和疾病史。通过逻辑回归，一个可以预测事件发生概率的统计方法，我们分析了年龄、性别和其他与死亡风险相关的因素。我们的模型表现出色，并成功预测了大部分患者的出院死亡风险，为医生提供了一个有力的工具来制定治疗计划。
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第二问：结合首次影像数据的预测
影像数据为我们提供了患者大脑的直观视图，对于预测死亡风险尤为关键。结合患者的个人和疾病史，我们进一步增强了模型的预测能力。这一次，我们还使用了其他先进的机器学习技术，如支持向量机，以进一步提高预测准确性。
问题二：血肿周围水肿的发生及进展建模
第一问：预测水肿体积
这个问题的核心是预测患者脑部的水肿体积。水肿体积是衡量脑卒中严重性的重要指标，因此准确预测它对于医生制定治疗计划至关重要。为了解决这一问题，我们使用了一系列先进的机器学习模型，如XGBoost、决策树、随机森林等。我们首先对数据进行预处理，然后使用这些模型进行训练。经过多轮迭代，我们成功地预测了患者的水肿体积。
第二问：基于首次影像预测水肿体积及其与治疗干预的关联关系
在这一部分，我们不仅预测了水肿体积，还探索了它与治疗干预的关联关系。首先，我们使用了首次影像数据来预测水肿体积。然后，我们分析了治疗干预和水肿体积之间的关联关系。通过这种方式，我们得出了一个重要的结论：某些治疗干预可能与水肿体积的减少有关。
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第三问：水肿的形状特征提取
水肿的形状也是一个重要的指标，因为它可以帮助医生更好地了解水肿的性质和发展。为了提取水肿的形状特征，我们使用了先进的影像处理技术。这些技术可以帮助我们从复杂的影像数据中提取出关键的形状特征，如水肿的大小、形状、位置等。
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第四问：预测水肿的形状及与治疗干预的关联关系
最后，我们将这些形状特征与治疗干预数据结合起来，预测水肿的形状并探索它与治疗干预的关联关系。我们发现，某些治疗干预可能与水肿形状的改变有关。这为医生提供了一个新的视角，帮助他们更好地理解脑卒中患者的病情。
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问题三：分析脑卒中患者的预后与其各种特征的关系
脑卒中是全球范围内的一个严重健康问题。为了更好地治疗和关心这些患者，深入了解他们的预后及其与各种因素的关系是至关重要的。在这一部分的研究中，我们进行了一系列的数据分析，探索了出血性脑卒中患者的预后以及与其相关的关键因素。
第一问：基于首次影像的预测
在这个部分，我们关注了患者的首次影像数据。我们使用了前100个患者的数据，集合他们的个人史、疾病史、发病相关和首次影像结果，来预测他们的90天mRS评分。
首先，我们对数据进行了预处理，包括合并不同的数据集、填充缺失值以及编码非数值数据。接着，我们使用了多种机器学习模型，如XGBoost、决策树和随机森林等，进行训练和评估。
经过详细的模型训练和评估，我们选择了表现最好的模型，并用它来预测所有患者的90天mRS评分。结果为医生提供了一个有力的工具，可以根据患者的首次影像数据预测他们的预后。
第二问：结合首次和随访影像的预测
在这部分，我们进一步增强了模型的预测能力，结合了患者的首次和随访影像数据。我们再次使用了前100个患者的数据，并结合了他们的所有已知的临床、治疗和影像结果来预测他们的90天mRS评分。
与之前类似，我们首先对数据进行了预处理，然后使用了一系列的机器学习模型进行训练和评估。在所有模型中，我们选择了表现最好的模型，并用它来预测所有患者的90天mRS评分。
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第三问：关联关系的探索
为了深入了解脑卒中患者的预后与其特征之间的关系，我们进行了一系列的数据分析。
我们首先使用了PCA，一个常用的降维技术，来简化我们的数据。这使得我们更容易地理解数据中的模式，为后续的分析提供了基础。
然后，我们计算了每个特征与90天mRS评分之间的相关性，以及使用XGBoost模型评估各特征的重要性。我们还绘制了热力图，直观地显示了各特征与90天mRS评分之间的关系。
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结论
通过这一系列详细的分析，我们成功地预测了脑卒中患者的预后，并深入探讨了与预后相关的关键特征。这为医生提供了一个强大的工具，可以根据患者的详细数据为其提供更好的治疗建议。我们期待进一步的研究，以继续推动这一领域的发展。
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