基于神经网络模型的出血性脑卒中后血肿扩张预测

摘要

出血性脑卒中是一种病死率较高的疾病，其中血肿扩张是影响患者预后的关键因素，所以早期识别和预测血肿扩张对提高治疗效果和患者生存率具有重要意义。研究建立有效的模型来预测出血性脑卒中患者的血肿扩张事件，从而实现精准个性化的预后预测。研究结合患者的影像特征，以发生血肿扩张事件为目标变量，提出短期内准确判断患者血肿扩张情况的方程，并采用Logistic回归、支持向量机和神经网络3种方法进行建模，利用留一法交叉验证对模型性能进行评估，通过数值实验对模型的预测效果进行模拟和验证。实验结果表明，神经网络模型在预测血肿扩张事件方面表现最佳，它能够有效预测出血性脑卒中患者的血肿扩张事件，为医生提供有力的辅助工具，从而更好地优化临床治疗方案。

关键词

血肿扩张 / Logistic回归 / 支持向量机模型 / 神经网络 / 预后预测