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E23100650012

• 题目：出血性脑卒中临床智能诊疗建模
• 摘要：出血性脑卒中是一种由脑肿瘤破裂或脑动脉破裂导致的脑出血疾病。本文通过构建数学模型，对血肿扩张风险因素、水肿进展预测和患者预后进行了分析和处理。
• 问题一(a)：通过计算患者是否发生血肿扩张及扩张时间，采用SQL计算绝对体积差，利用特征缩放消除量纲影响，基于随机森林算法预测患者是否发生血肿扩张。
• 问题一(b)：基于问题一(a)的结果，构建模型预测所有患者发生血肿扩张的概率。采用贝叶斯分类算法，离散数据使用伯努利朴素贝叶斯算法，连续数据使用高斯朴素贝叶斯算法，通过线性回归确定权重，得到最终预测模型。

E23102550019

• 题目：出血性脑卒中临床智能诊疗模型的建立
• 摘要：构建智能诊疗模型，明确导致出血性脑卒中预后不良的危险因素，实现精准个性化的疗效评估和预后预测。
• 问题一(a)：计算患者是否发生血肿扩张以及扩张时间，基于流水号匹配数据，解析时间戳，利用特征缩放，构建随机森林算法预测血肿扩张。
• 问题一(b)：构建模型预测所有患者发生血肿扩张的概率，采用贝叶斯分类算法，离散数据用伯努利朴素贝叶斯算法，连续数据用高斯朴素贝叶斯算法，通过线性回归确定权重，得到最终预测模型。

E23103570015

• 题目：出血性脑卒中临床智能诊疗建模
• 摘要：本文围绕出血性脑卒中患者的预后诊疗问题，建立了数学模型。
• 问题一：探讨了影响患者们陷入血肿扩张事件的因素，基于时间差算法解析时间戳，利用特征缩放消除量纲影响，采用随机森林算法预测血肿扩张。

E23104030073

• 题目：出血性脑卒中临床智能诊疗建模分析
• 摘要：本文通过整合真实临床患者的影像学特征、患者临床信息及临床诊疗方案等数据，针对出血性脑卒中进行了一系列预测和统计分析。
• 问题一：探讨了影响患者们陷入血肿扩张事件的因素，基于时间差算法解析时间戳，利用特征缩放消除量纲影响，采用随机森林算法预测血肿扩张。

E23105330424

• 题目：出血性脑卒中临床智能诊疗建模
• 摘要：本文主要针对出血性脑卒中的若干医疗数据进行量化分析，进而发掘出血性脑卒中的发病风险，整合影像学特征、患者临床信息及临床诊疗方案，构建精准预测患者预后的模型，并据此优化临床决策。
• 问题一：使用随机森林算法预测血肿扩张事件。

E23106730076

• 题目：出血性脑卒中临床智能诊疗建模
• 摘要：本文旨在通过分析入院患者的临床数据和影像学特征，建立数学模型，评估患者的血肿扩张风险、血肿周围水肿进展以及长期预后。
• 问题一：针对血肿扩张的计算以及概率预测，基于时间差算法解析时间戳，利用特征缩放消除量纲影响，采用随机森林算法预测血肿扩张。

 E23107030070

• 题目：出血性脑卒中临床智能诊疗建模
• 摘要：根据最新的脑卒中统计数据显示，全球脑卒中患者人数超过1亿，中国脑卒中患者人数超过2800万，发病率逐年增长，本文旨在通过构建智能诊疗模型来解决与出血性脑卒中相关的多个问题。

E23106980022

• 题目：出血性脑卒中临床智能诊疗建模
• 摘要：出血性脑卒因其发病急、损伤大、病因复杂、难以预防及治疗而受到人们的高度关注。

E23103530067

• 题目：出血性脑卒中患者预后预测与治疗智能模型构建
• 摘要：出血性脑卒中是一种严重的脑血管疾病，本文采取了构建数理模型的方法，解决血肿风险、水肿进展和预后因素等多个问题。

E23900310014.pdf

• 题目：出血性脑卒中临床智能诊疗建模
• 摘要：出血性脑卒因其发病急、损伤大、病因复杂、难以预防及治疗而受到人们的高度关注。

总结

这些文件主要集中在出血性脑卒中的临床智能诊疗建模研究上。各团队针对出血性脑卒中患者的不同方面，如血肿扩张风险、水肿进展预测、长期预后等因素，采用了不同的数学模型和算法进行分析和预测。主要方法包括使用SQL进行数据处理、特征缩放以消除量纲影响、随机森林算法进行预测、贝叶斯分类算法（包括伯努利朴素贝叶斯算法和高斯朴素贝叶斯算法）进行概率预测等。这些模型和算法有助于提高出血性脑卒中临床诊断和治疗的准确性，为患者的预后提供科学依据。