血肿周围水肿的发生及进展分析

摘要：本文旨在对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。根据100个患者的水肿体积和重复检查时间点，构建一条全体患者水肿体积随时间进展曲线，计算100个患者真实值和所拟合曲线之间存在的残差。分析不同治疗方法对水肿体积进展模式的影响，并分析血肿体积、水肿体积及治疗方法三者之间的关系。

关键词：血肿；水肿体积；治疗方法

1 引言

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。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[1]。

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。本文希望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[2]。

2 实验分析

2.1 构建水肿体积随时间进展曲线

我们首先要根据数据中的前100个患者的水肿体积（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：y=f（x）。该曲线x轴位发病至影像检查时间，y轴为水肿体积。我们首先将数据进行预处理，首先计算出训练集上的100名患者每次看病时间距离发病时间的时间间隔，并记录下每次看病的水肿体积，一共得到了349个数据点，然后进行数据异常值筛选，本文直接将12个异常点去除，最后得到337个数据点，由于题目要求构建出一条适合所有患者的曲线，因此我们这里直接将337个数据点进行拟合即可得到一条适合全体成员的曲线。然后进行后续的模型训练。本题主要运用了Extra Trees、GBDT、Light GBM三种回归模型做预测[3]，对比找出最佳的模型。最后此模型即为所拟合的曲线，并计算出前100名患者真实值和所拟合曲线之间的残差。模型评估结果如下表1所示：

对比上诉不同实验模型在训练集和测试集上面的表现来看，Extra-Tress的各项指标均比其他两种算法好，R²在训练集和测试集也能达到60%以上，由于初始阶段数据点过于密集且对应的应变量较大，故准确率不是很高，同时我们也可以得出启发，应该对这些患者分类后再做回归分析，在每个类别里面数据相对有规律，更容易有针对性的预测。

2.2 不同的治疗方对水肿体积进展模式的影响分析

文中主要采用多因素方差分析的算法，根据结果中的P值我们可以判定影响的大小。判定依据P值越小影响越显著，P值越大影响越微弱。

我们通过结果发现在第一阶段时间内，从实验数据可以得出对于变量降颅压治疗，从F检验的结果分析可以得到，显著性P值为0.042，水平呈现显著性，对变化量ED1有显著影响，存在主效应，对于变量镇静、镇痛治疗，从F检验的结果分析可以得到，显著性P值为0.047，水平上呈现显著性，对变化量ED1有显著影响，存在主效应。

总的来说，可以大概总结出，采用手术治疗如降颅压治疗等方案可能对水肿体积的影响更加明显，采用保守治疗的方案，相比之下就不是那么显著。

2.3 血肿体积、水肿体积及治疗方法关系探索

最后我们分析了血肿体积、水肿体积及治疗方法三者之间的关系。文中首先将血肿体积、水肿体积及治疗方法七种特征构建新的数据表格。再通过Pearson相关系数法进行分析得出热力图，如图1所示。

3 总结

从前文可以得出血肿体积和水肿体积之间的关系，从图4-10中数据可以看出，血肿体积和水肿体积呈正相关关系。即血肿体积增加时，水肿体积也会增加，这可能是因为水肿体积增加时，血液和其他液体积聚在受伤部位，导致水肿体积增加。反之亦然。

治疗方法与血肿体积、水肿体积之间的关系：根据数据，不同的治疗方法对血肿体积和水肿体积有不同的影响，例如，使用营养神经治疗等手术治疗的患者，血肿体积和水肿体积较低；而使用保守治疗的患者，血肿体积和水肿体积较高，这可能是因为手术能够及时清除血肿和减少水肿，而保守治疗可能无法达到同样的关系。

综上所述，血肿体积、水肿体积和治疗方法之间存在一定的关系。血肿体积增加时，水肿体积也会增加；而不同的治疗方法对血肿体积和水肿体积有不同的影响。

参考文献

[1]周宏宇，李子孝，王拥军.基于影像组学预测大脑年龄与缺血性卒中的研究进展[J].中国卒中杂志，2024，19（09）：1066-1076.

[2]唐雷，钟世镇.人工智能及其在医学领域中的应用[J].中国实用妇科与产科杂志，2024，40（09）：876-878.

[3]王绍博，王琪琪，焦增涛，等.基于可解释性机器学习算法的开颅手术患者重症监护室住院时间预测模型[J].中国医疗设备， 2022， 37（05）：23-28.