Sepsiste Bağışıklık Durumlarını Ölçmek için Veriye Dayalı Bir Yaklaşım

Araştırmamız, veri görselleştirme ve 3D sayısal uydurma kullanarak WBC, lenfositler ve nötrofiller arasındaki ilişkileri analiz ederek sepsiste bağışıklık durumlarını ölçer. Hastalık izleme ve tedavi stratejilerini geliştirmek için matematiksel kısıtlamalar oluşturmayı ve farklı bağışıklık durumlarını tanımlamayı amaçlıyoruz. Stabil sepsiste dağ parametresi immün monitörünün geliştirme odağını ayarlayın.

Yaklaşımımız, bağışıklık durumlarını ölçmek, geleneksel tek değişkenli olmanın ötesinde tavsiyelerde bulunmak, enfeksiyon göstergelerini analiz etmek ve organ işlev bozukluğu belirteçlerini analiz etmek için makine öğrenimi ile birleştirilmiş sepsis matematiksel model çizgilerini içerir. Anahtar teknoloji, soluk haritaların ilişkisi, bulut sunucuları için FOFM olmak üzere üç gösteri verisini içerir. Sayısal sönümleme yöntemleri ve fazlar halinde etkileşimli görselleştirme.

Bunlar, nötroksil ilişkisinin ve durum tanımlamasının kalitatif analizini mümkün kılar. Öncelikli zorluk, çeşitli hasta popülasyonları arasında standart yoğunluklu veri toplamayı içerir. Değer tarihleme manuel stint artı kurgu ve sepsiste bağışıklık tepkisinin dinamik doğasını doğru bir şekilde yakalayan sağlam matematiksel metaller geliştirmek.

Daha büyük kohortlarda bağışıklık durumu sınıfı sevgilerini doğrulamanın geri kalanı için. Diğer belirteçlerle veri ilişkisine yatırım yapmak ve immün yörüngelere dayalı olarak hastalığın ilerlemesi için öngörücü metal geliştirmek. Başlamak için, Microsoft Excel programını bir masaüstü bilgisayarda başlatın.

Şeritteki ekle simgesine gidin ve daha fazla komuta tıklayın ve ardından eklentiler bölümünde eklentileri al'a tıklayın. Office eklentileri iletişim kutusunda, arama çubuğunda MATLAB elektronik tablo bağlantısını arayın. Arama sonuçlarında Excel Eklentisi için MATLAB elektronik tablo bağlantısını bulun ve git düğmesine tıklayın.

E-tablo bağlantısını etkinleştirin ve eklentinin kodunu yükleyin. Ardından, eklentinin kullanıma hazır olduğunu onaylamak için MATLAB elektronik tablo bağlantısı sekmesine tıklayın. Sepsis nicelemesi için verileri içe aktarmak için, beyaz kan hücresi sayımlarını, lenfosit sayımlarını ve nötrofil sayımlarını içeren sepsis hasta verilerini içeren elektronik tabloyu açın.

Ardından, beyaz kan hücresi sayımlarını, lenfosit sayımlarını ve nötrofil sayımlarını içeren hücre aralığını seçin. Excel şeridindeki MATLAB elektronik tablo bağlantısı sekmesine tıklayın ve verileri MATLAB'a gönder düğmesine tıklayın. Ardından, birden fazla örnek çalışıyorsa MATLAB'a veri gönder iletişim kutusundaki açılır menüden uygun MATLAB örneğini seçin.

Değişken adı alanındaki veriler için değişken adını belirtin ve Tamam'a basın. MATLAB'da içe aktarılan verilerin içeriğini kontrol etmek için ve enter tuşuna basın. Başlamak için, bir bilgisayar sisteminde MATLAB uygulamasını başlatın.

MATLAB'da 3A immune_scatter fonksiyonunu çağırın, burada A, sepsis hastalarının bağışıklık verilerini depolayan bir değişkendir. Bu, örneklerin üç boyutlu dağılım grafiğini görüntüleyen bir GUI veya grafik kullanıcı arayüzü oluşturacaktır. 3B dağılım grafiğini keşfetmek için, grafiği tıklatıp sürükleyerek üç boyutlu uzayda döndürün.

Yatay veya dikey olarak kaydırmak için sağ tıklayın ve sürükleyin veya belirli bölgeleri yakınlaştırmak veya uzaklaştırmak için fare tekerleğini veya araç çubuğu kontrollerini kullanın. Beyaz kan hücreleri, lenfositler ve nötrofiller için karşılık gelen değerlerini görüntülemek için tek tek noktalara tıklayın. Ardından, MATLAB çalışma alanında nötrofil sayısını, lenfosit sayısını ve beyaz kan hücresi sayısını sırasıyla X, Y ve Z değişkenlerine atayın.

Bir polinom modeli oluşturmak için ekrandaki komutu kullanarak verileri sığdırın. Uyumun iyiliğini değerlendirmek için, gösterilen komutu kullanarak normalleştirilmiş kök ortalama hata karesini hesaplayın. Şimdi, üç boyutlu düzlemde örnek nokta kümeleri oluşturmak için bağışıklık koşulu fonksiyonunu kullanın.

Döndürme, kaydırma, yakınlaştırma ve veri imleci gibi daha önce açıklanan etkileşimli özellikleri kullanarak bu kümeleri görselleştirin. Ardından, şekli üst üste bindirilebilir bir durumda tutmak için hold on komutunu kullanın. Ardından, tipik bir hastanın yörünge verilerinin üç boyutlu bir grafiğini oluşturmak için sunulan komutları kullanın.

Üç boyutlu saçılma grafiği, beyaz kan hücrelerinin, nötrofillerin ve lenfositlerin örnek noktalarının çok küçük bir hata ile bir düzlemde bulunduğunu ortaya çıkardı. Kendi kendini organize eden özellik haritası veya SOFM analizi, beyaz kan hücresi, nötrofil ve lenfosit sayımlarının kümelenmesine dayalı olarak dokuz farklı bağışıklık durumu tanımladı. Bir, iki ve dördüncü kümeler, hem nötrofillerin hem de lenfositlerin yüksek sayıları ile karakterize edilen yüksek bağışıklık aktivitesini temsil ederken, küme 3, 5, 6 ve dokuz, bağışıklık salınım durumlarını yansıtıyordu.

Sekizinci küme, potansiyel olarak enfeksiyonu takiben immünosupresyon veya iyileşme aşamasını ifade eden azalmış bir bağışıklık aktivitesi durumu olarak tanımlanırken, yedinci küme muhtemelen iyileşme aşamasındaki hastaları temsil etti ve gelişmiş bağışıklık fonksiyonu gösterdi.