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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明提供了一种出血性脑卒中患者病情发展与疗效评估的智能分析方法，属于脑卒中治疗技术领域。解决了目前未考虑使用箱线图和Spearman相关系数结合的方法分析出血性脑卒中患者的病情发展和疗效评估的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、筛选数据并进行数据预处理；S2、使用K‑mean聚类方法划分患者亚组；S3、利用箱线图分析不同治疗方法对血肿体积的治疗效果；S4、利用箱线图分析不同治疗方法对水肿体积的治疗效果；S5、利用Spearman相关系数分析血肿体积变化与水肿体积变化之间的关系。本发明的有益效果为：该智能分析方法提供患者病情的发展状况分析和相关治疗方法的效果评估，便于医生根据分析结果对患者进行快速诊疗。

主权项：1.一种出血性脑卒中患者病情发展与疗效评估的智能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、筛选患者的检查时间、血肿体积和水肿体积的相关数据，对数据进行初步处理；S2、利用初步处理后的数据，使用K-means聚类方法划分患者亚组；S3、针对不同亚组的患者，利用箱线图分析不同治疗方法对患者血肿体积的治疗效果；S4、针对不同亚组的患者，利用箱线图分析不同治疗方法对患者水肿体积的治疗效果；S5、针对不同亚组的患者，利用Spearman相关系数分析血肿体积变化与水肿体积变化之间的关系；所述步骤S1包含以下步骤：S1.1、提取M例患者发病到首次影像检查的时间数据T0和住院期间所有随访的影像检查时间数据Tr；S1.2、提取M例患者每次影像检查的血肿体积数据HV和水肿体积数据EV；S1.3、计算患者s第j次和第i次随访影像检查间的血肿体积变化率具体表示如下： 其中，HVsj和HVsi分别是患者s第j次和第i次随访影像检查时的血肿体积，ΔTsij为患者s第j次和第i次随访影像检查的时间间隔；S1.4、计算患者s第j次和第i次随访影像检查间的水肿体积变化率具体表示如下： 其中，EVsj和EVsi分别是患者s第j次和第i次随访影像检查时的血肿体积，ΔTsij为患者s第j次和第i次随访影像检查的时间间隔；所述步骤S2包含以下步骤：S2.1、选取患者s首次影像检查血肿体积HVs0，患者s首次影像检查水肿体积EVs0，第1次随访与首次影像检查间的血肿体积变化率水肿体积变化率第2次随访与首次影像检查间的血肿体积变化率水肿体积变化率六个特征变量作为聚类指标；S2.2、提取特征变量作为特征样本，对特征样本进行归一化处理，从归一化处理后的特征样本中选取k个样本作为初始聚类中心；S2.3、计算剩余样本与选定的k个初始聚类中心的距离，根据求出的距离将这些样本划分到距离最近的那个初始聚类中心那一类中，共得到k个类簇{S1,S2,…,Sk}；S2.4、计算每个聚类的均值，并用新的均值替换原来的聚类中心，若聚类中心发生变化，将这些样本重新返回S2.3，直至所有样本都不再发生改变，最终M例患者被划分为k个亚组，即亚组1、亚组2、…、亚组k；所述步骤S3包含以下步骤：S3.1、计算每个亚组中的第f位患者的第i次随访影像检查到首次影像检查的血肿体积变化率 若则该患者在第i次随访影像检查到首次影像检查的时间段内血肿体积减小，故将此类血肿情况有好转的患者划分在该亚组的血肿轻度组，若则该患者在第i次随访影像检查到首次影像检查的时间段内血肿体积增大，这表明患者的病情恶化，将此类患者划分在该亚组的血肿重度组；S3.2、针对任意一个亚组，根据患者的血肿体积变化率绘制相应的箱线图，其中“1”表示患者接受了某种治疗方法，“0”表示患者未接受该治疗方法，找出该组内接受该治疗方法的患者血肿体积变化率中值MedianH1和未接受某种治疗方法的患者血肿体积变化率中值MedianH0；S3.3、若MedianH0＞MedianH1，表示该种治疗方法能减少血肿体积；S3.4、若MedianH0＜MedianH1，则表明该治疗方法的治疗效果甚微；S3.5、若箱线图中仅在“1”处有箱线表示，表明同一亚组内的患者全部接受了某种治疗方法，因此无法直接判断该方法的治疗效果；S3.6、若箱线图中仅在“0”处有箱线表示，表明同一亚组内所有患者都未接受某种治疗方法，这便无法判断该治疗方法是否有治疗效果；所述步骤S4包含以下步骤：S4.1、计算每个亚组中的第f位患者的第i次随访影像检查到首次影像检查的水肿体积变化率 若则该患者在第i次随访影像检查到首次影像检查的时间段内水肿体积减小，故将此类水肿情况有好转的患者划分在该亚组的水肿轻度组，若则该患者在第i次随访影像检查到首次影像检查的时间段内水肿体积增大，这表明患者的病情恶化，将此类患者划分在该亚组的水肿重度组；S4.2、针对任意一个亚组，根据患者的水肿体积变化率绘制相应的箱线图，其中“1”表示患者接受了某种治疗方法，“0”表示患者未接受该治疗方法，找出该组内接受某种治疗方法的患者水肿体积变化率中值MedianE1和未接受某种治疗方法的患者水肿体积变化率中值MedianE0；S4.3、若MedianE0＞MedianE1，表明该种治疗方法能有效缓解水肿的发生发展或减少水肿体积；S4.4、若MedianE0＜MedianE1，则该种治疗方法无法缓解水肿的发生发展或减小水肿体积，由于不同的治疗方法会对患者的病情产生一定的影响，故MedianE0＝MedianE1的情况极其罕见；S4.5、若箱线图中仅在1处有箱线表示，表明同一亚组内的患者可能全部接受了某种治疗方法，故无法直接判断该种方法的治疗效果；S4.6、若箱线图中仅在0处有箱线表示，表明同一亚组内所有患者都未接受某种治疗方法，这便无法判断该治疗方法是否有治疗效果；所述步骤S5包含以下步骤：S5.1、选取所有患者第1次随访与首次影像检查间的血肿体积变化率水肿体积变化率第2次随访与首次影像检查间的血肿体积变化率水肿体积变化率四个特征变量作为相关性分析的向量；S5.2、使用Spearman相关系数对亚组p中所有患者第1次随访与首次影像检查间的血肿体积变化率水肿体积变化率作为向量进行相关性分析，其中亚组p共有N个人，因此两个向量和都包含N个元素，将两个向量和中对应的元素和转换为在各自向量中的排名，记为和S5.3、计算两个向量和中对应元素的排名和之间的差异D，并根据差异D计算两个向量和之间的相关性Rs13；S5.4、将亚组p中有患者第2次随访与首次影像检查间的血肿体积变化率水肿体积变化率分别依照S5.2和S5.3进行相关性分析，得到亚组p中患者的血肿体积变化与水肿体积变化之间的关系；S5.5、按照S5.2至S5.4分析剩余亚组中患者血肿体积与水肿体积之间的关系，得到每个亚组患者的血肿体积变化和水肿体积变化关系。

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