2020年07月28日发布 | 1416阅读

机器学习(四)—— 数据可视化

束旭俊

东部战区总医院淮安医疗区

达人收藏

什么才能让世界变得更美好?    

上帝说:是AI。 

众人却听成了:是爱......


神经影像数据可视化分析


数据其实是十分抽象的东西,但正是这种抽象的东西,却构建起了西方文明的科技。科技是人类认知世界的一种工具,在科技出现之前,人类对世界的认知主要来自于自身的感知,即“视、触、叩、听、望、闻、问、切”。这其中视觉是人类获取信息的最主要的来源,为什么?看看12对颅神经就知道,视神经最粗大,带宽最大!


脑出血是神经内、外科最常见的疾病了,但关于它的一些问题,很难讲清楚。比如:


什么样的人会发生脑出血?

脑出血的发生和年龄相关吗?哪个年龄最容易脑出血?
一旦脑出血哪些是可以保守的,哪些需要干预?
患者的意识障碍程度与哪些因素相关?
血肿的体积与中线偏移、脑疝到底是什么样的关系?
血肿的形态与破入脑室存在关联性吗?
......


人类一思考,上帝就发笑。


脑出血相关的问题很难,除了上帝,貌似只有数据能回答,而且是“大数据”。那么怎么了解数据?—— 当然是先看看长什么样咯!


一、特征数据的量化与获取

将脑出血的一些特征通过测量来量化,比如中线偏移、脑干偏移、血肿球形指数、四脑室是否堵塞等。


二、特征数据记录,用excel表格


三、利用各种数据可视化工具包实现可视化


四脑室梗阻与其他因素的相关性


GCS分级与其他因素的相关性


小提琴图


四、数据、图形的可解释性

这是最重要的一点,通过数据分析,我们需要解释结果。数据做得再好如果没有可解释性,是毫无价值的,这部分内容请看视频讲解,视频较长,建议1.5倍速观看!



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