荆 斌 张 鹏 李 巍 罗二平

1 引言

受伤部位与伤死关系极为密切，据统计，引起伤亡通常以颅脑伤所占的比重最大[1]。颅脑损伤常常伴有二次脑损伤(second brain injury,SBI)即在原发脑损伤后，某些因素如血压、体温等的异常改变，会加重原发脑损伤,使伤员在短期内死亡或失去进一步救治的机会。

二次脑损伤致病因素很多，通过前期研究发现二次脑损伤可以主要通过动脉血压、颅内压、脑室温度、动脉氧饱和度、呼吸功能、颈静脉氧饱和度等因素的变化来大致衡量。通过建立二次脑损伤伤情数据库，快速收集和管理二次脑损伤敏感数据，通过数据挖掘工具进行分析，可以发现重要的数据模式，对决策者以及知识库构建将起到巨大作用[1-4]。

2 实验设计

在二次脑损伤伤情信息系统中，分别采用决策树、回归分析、ANN以及PCA结合以上3种方法尝试构建早期脑伤多因素死亡预测模型。按照模型预测结合继发性脑损害评分(secondary brain damage scores,SBDS)对患者伤情进行评估，辅助决策者采取合理的治疗措施[1]。

在实验过程中，分别采用常规决策树及人工神经网络模型来建立患者二次脑损伤相关致伤因素与患者致伤后一周内状态的对应模型，根据训练的模型评估患者伤情状态并辅助预测伤情变化。

实验数据：以下实验均采用西京医院神经外科137例患者电子病例为总体样本，其中男性为82例，女性为55例；住院时间1月以内患者16例(预后良好12例，伤残3例，死亡1例)、2～3月患者66例(预后良好53例，伤残12例，重度昏迷1例)、3月以上患者55例(预后良好41例，伤残10例，昏迷3例，死亡1例)。……