一种基于数据驱动的脓毒症免疫状态量化方法

本研究通过数据可视化和三维数值拟合方法，分析白细胞、淋巴细胞和中性粒细胞之间的关系，以量化脓毒症中的免疫状态。我们旨在建立数学约束条件，识别不同的免疫状态，从而改进疾病监测和治疗策略，确立以山地参数免疫监测为核心的稳定期脓毒症发展方向。

我们的方法结合了脓毒症的数学模型与机器学习，用于量化免疫状态，突破传统的单变量分析，综合分析感染指标和器官功能障碍标志物。关键技术包括三类示范数据、衰减图谱之间的关联性、面向云服务器的 FOFM（Fading Observability Feature Mapping），以及分阶段的数值衰减方法与交互式可视化技术。

这些方法能够实现对神经元关系的定性分析及状态识别。主要挑战包括在不同患者群体中采集标准密度数据，以及验证手动标注数据的准确性，并开发出能够精确捕捉脓毒症中免疫反应动态特性的稳健数学模型。

为进一步在更大队列中验证免疫状态分类的影响，探究数据与其他标志物之间的关联，并基于免疫轨迹开发用于预测疾病进展的模型。首先，在台式计算机上启动 Microsoft Excel 程序。

转到功能区上的插入图标，单击“更多命令”，然后在“加载项”部分中单击“获取加载项”。在“Office 加载项”对话框中，于搜索栏内搜索 MATLAB 电子表格链接。在搜索结果中找到适用于 Excel 的 MATLAB 电子表格链接加载项，然后单击“转到”按钮。

激活电子表格链接并上传加载项的代码。然后点击 MATLAB 电子表格链接选项卡，以确认加载项已准备就绪可供使用。要导入脓毒症定量分析所需的数据，请打开包含脓毒症患者数据的电子表格，其中应包括白细胞计数、淋巴细胞计数和中性粒细胞计数。

接下来，选择包含白细胞计数、淋巴细胞计数和中性粒细胞计数的单元格区域。点击 Excel 功能区中的 MATLAB 电子表格链接选项卡，然后点击“发送数据到 MATLAB”按钮。如果正在运行多个实例，请在“发送数据到 MATLAB”对话框的下拉菜单中选择适当的 MATLAB 实例。

在变量名字段中指定数据的变量名，然后按确定。要查看导入 MATLAB 的数据内容，请按回车键。首先，在计算机系统上启动 MATLAB 应用程序。

在 MATLAB 中调用函数 immune_scatter 3A，其中 A 是存储脓毒症患者免疫数据的变量。该函数将生成一个图形用户界面（GUI），显示样本的三维散点图。要浏览该三维散点图，可点击并拖动图形以在三维空间中旋转。

右键单击并拖动以水平或垂直平移，或使用鼠标滚轮或工具栏控件放大或缩小特定区域。单击各个数据点以显示其对应的白细胞、淋巴细胞和中性粒细胞数值。接下来，在 MATLAB 工作区中，将中性粒细胞计数、淋巴细胞计数和白细胞计数分别赋值给变量 X、Y 和 Z。

使用屏幕上的命令拟合数据，以生成多项式模型。为评估拟合优度，使用所示命令计算归一化均方根误差。现在使用免疫条件函数在三维平面上生成样本点的簇。

使用前述的交互功能（包括旋转、平移、缩放和数据光标）来可视化这些簇。接着，使用 hold on 命令保持图形处于可叠加状态。然后，使用所提供的命令生成一位典型患者轨迹数据的三维图。

三维散点图显示，白细胞、中性粒细胞和淋巴细胞的样本点几乎完全位于同一平面上，误差极小。自组织特征映射（SOFM）分析根据白细胞、中性粒细胞和淋巴细胞计数的聚类情况，识别出九种不同的免疫状态。其中，第1、2和4类群表现为中性粒细胞和淋巴细胞计数均升高，代表免疫活性增强；而第3、5、6和9类群则反映了免疫振荡状态。

第8群集被确定为免疫活性降低的状态，可能表明免疫抑制或感染后的恢复阶段，而第7群集则可能代表处于恢复阶段的患者，显示出免疫功能的改善。