基于CT血管造影图像的脑出血预测模型研究

发布时间：2021-06-06 19:03

　　脑出血（Intracerebral Hemorrhage,ICH）也称出血性脑卒中,它是一种发病率高、致残率高、死亡率高的急性脑血管病。ICH严重威胁人类健康并影响人们的生活质量,同时也给患者及其家庭和社会带来了巨大的经济压力和沉重的生活负担。目前,ICH已成为中国乃至世界共同关注的问题。脑出血发病急剧,病情变化快,超过70%的患者在早期可发生血肿扩大或累及脑室,ICH的死亡率在发病1个月内可达40%,在1年巧高达54%,存活的患者中,在6个月末仍有80%遗留残疾。鉴于脑出血发病急剧,致残致死率极高,那么对于脑出血的提前预测与预防尤为重要。因此确定脑出血危险因素,建立脑出血预测模型,对脑出血提前预防具有重要意义。本文基于重庆西南医院神经外科提供的脑出血CT血管照影图像数据,通过软件提取相应特征值作为研究数据,利用统计学假设检验验证了对脑出血有影响的特征因素,并利用提出的混合集成学习方法建立了脑出血预测模型,为脑出血的预防和治疗起到了指导作用,同时为后续研究奠定了基础。本文的主要工作如下:（1）利用效能检验对样本量进行了估算。限于资源和道德原因,无法获得模型关键参数优化的无限样本量,但是... 

【文章来源】：西南大学重庆市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

脑血肿与血管示意图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3214964