2025年高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题NIPT 的时点选择与胎儿的异常判定的确定参考代码和论文

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🔥 内容介绍

NIPT(Non-invasive Prenatal Test,即无创产前检测)是一种通过采集母体血液、检测胎儿的游离DNA 片段、分析胎儿染色体是否存在异常的产前检测技术,目的是通过早期检测确定胎儿的健康状况。

根据临床经验,畸型胎儿主要有唐氏综合征、爱德华氏综合征和帕陶氏综合征,这三种体征分别由胎儿21 号、18 号和 13 号“染色体游离 DNA 片段的比例”(简称“染色体浓度”)是否异常决定。NIPT 的准确性主要由胎儿性染色体(男胎 XY,女胎 XX)浓度判断。通常孕妇的孕期在 10 周~25 周之间可以检测胎儿性染色体浓度,且如果男胎的 Y 染色体浓度达到或高于 4%、女胎的 X 染色体浓度没有异常,则可认为 NIPT 的结果是基本准确的,否则难以保证结果准确性要求。同时,实际中应尽早发现不健康的胎儿,否则会带来治疗窗口期缩短的风险,早期发现(12 周以内)风险较低;中期发现(13-27 周)风险高;晚期发现(28 周以后)风险极高。

实践表明,男胎 Y 染色体浓度与孕妇孕周数及其身体质量指数(BMI)紧密相关。通常根据孕妇的BMI 值进行分组(例如:[20,28),[28,32),[32,36),[36,40),40 以上)分别确定 NIPT 的时点(相对孕期的时间点)。由于每个孕妇的年龄、BMI、孕情等存在个体差异,对所有孕妇采用简单的经验分组和统一的检测时点进行 NIPT,会对其准确性产生较大影响。因此,依据 BMI 对孕妇进行合理分组,确定各不同群组的最佳 NIPT 时点,可以减少某些孕妇因胎儿不健康而缩短治疗窗口期所带来的潜在风险。为了研究各类孕妇群体合适的 NIPT 时点,并对检测的准确性进行分析,附件给出了某地区(大多为高 BMI)孕妇的 NIPT 数据。在实际检测中,经常会出现测序失败(比如:检测时点过早和不确定因素影响等)的情况。同时为了增加检测结果的可靠性,对某些孕妇有多次采血多次检测或一次采血多次检测的情况。试利用附件提供的数据建立数学模型研究如下问题:

问题 1 试分析胎儿 Y 染色体浓度与孕妇的孕周数和 BMI 等指标的相关特性,给出相应的关系模型,并检验其显著性。

问题 2 临床证明,男胎孕妇的 BMI 是影响胎儿 Y 染色体浓度的最早达标时间(即浓度达到或超过 4%的最早时间)的主要因素。试对男胎孕妇的 BMI 进行合理分组,给出每组的 BMI 区间和最佳 NIPT时点,使得孕妇可能的潜在风险最小,并分析检测误差对结果的影响。

问题 3 男胎 Y 染色体浓度达标时间受多种因素(身高、体重、年龄等)的影响,试综合考虑这些因素、检测误差和胎儿的 Y 染色体浓度达标比例(即浓度达到或超过 4%的比例),根据男胎孕妇的 BMI,给出合理分组以及每组的最佳 NIPT 时点,使得孕妇潜在风险最小,并分析检测误差对结果的影响。

问题 4 由于孕妇和女胎都不携带 Y 染色体,重要的是如何判定女胎是否异常。试以女胎孕妇的 21号、18 号和 13 号染色体非整倍体(AB 列)为判定结果,综合考虑 X 染色体及上述染色体的 Z 值、GC含量、读段数及相关比例、BMI 等因素,给出女胎异常的判定方法。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';

T_train = res(temp(1: 240), 13)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';

T_test = res(temp(241: end), 13)';

N = size(P_test, 2);

%% 数据归一化

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);

p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

t_train = ind2vec(T_train);

t_test = ind2vec(T_test );

%% 建立模型

net = newff(p_train, t_train, 6);

%% 设置训练参数

net.trainParam.epochs = 1000; % 最大迭代次数

net.trainParam.goal = 1e-6; % 目标训练误差

net.trainParam.lr = 0.01; % 学习率

🔗 参考文献

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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2025 高教全国大学生数学建模竞赛目 (请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”) C NIPT时点选择胎儿异常判定 NIPT(Non-invasive Prenatal Test,即无创产前检测)是一种通过采集母体血液、检测胎儿的游离 DNA 片段、分析胎儿染色体是否存在异常的产前检测技术,目的是通过早期检测确定胎儿的健康状况。 根据临床经验,畸型胎儿主要有唐氏综合征、爱德华氏综合征帕陶氏综合征,这三种体征分别由胎儿 21 号、18 号 13 号“染色体游离 DNA 片段的比例”(简称“染色体浓度”)是否异常决定。NIPT 的 准确性主要由胎儿性染色体(男胎 XY,女胎 XX)浓度判断。通常孕妇的孕期在 10 周~25 周之间可以 检测胎儿性染色体浓度,且如果男胎的 Y 染色体浓度达到或高于 4%、女胎的 X 染色体浓度没有异常, 则可认为 NIPT 的结果是基本准确的,否则难以保证结果准确性要求。同时,实际中应尽早发现不健康 的胎儿,否则会带来治疗窗口期缩短的风险,早期发现(12 周以内)风险较低;中期发现(13-27 周) 风险高;晚期发现(28 周以后)风险极高。 实践表明,男胎 Y 染色体浓度孕妇孕周数及其身体质量指数(BMI)紧密相关。通常根据孕妇的 BMI 值进行分组(例如:[20,28),[28,32),[32,36),[36,40),40 以上)分别确定 NIPT时点(相对孕 期的时间点)。由于每个孕妇的龄、BMI、孕情等存在个体差异,对所有孕妇采用简单的经验分组 统一的检测时点进行 NIPT,会对其准确性产生较大影响。因此,依据 BMI 对孕妇进行合理分组,确定 各不同群组的最佳 NIPT 时点,可以减少某些孕妇因胎儿不健康而缩短治疗窗口期所带来的潜在风险。 为了研究各类孕妇群体合适的 NIPT 时点,并对检测的准确性进行分析,附件给出了某地区(大多 为高 BMI)孕妇的 NIPT 数据。在实际检测中,经常会出现测序失败(比如:检测时点过早确定因 素影响等)的情况。同时为了增加检测结果的可靠性,对某些孕妇有多次采血多次检测或一次采血多次 检测的情况。试利用附件提供的数据建立数学模型研究如下问: 问 1 试分析胎儿 Y 染色体浓度孕妇的孕周数 BMI 等指标的相关特性,给出相应的关系模 型,并检验其显著性。 问 2 临床证明,男胎孕妇的 BMI 是影响胎儿 Y 染色体浓度的最早达标时间(即浓度达到或超 过 4%的最早时间)的主要因素。试对男胎孕妇的 BMI 进行合理分组,给出每组的 BMI 区间最佳 NIPT 时点,使得孕妇可能的潜在风险最小,并分析检测误差对结果的影响。 问 3 男胎 Y 染色体浓度达标时间受多种因素(身高、体重、龄等)的影响,试综合考虑这些因 素、检测误差胎儿的 Y 染色体浓度达标比例(即浓度达到或超过 4%的比例),根据男胎孕妇的 BMI, 给出合理分组以及每组的最佳 NIPT 时点,使得孕妇潜在风险最小,并分析检测误差对结果的影响。 问 4 由于孕妇女胎都不携带 Y 染色体,重要的是如何判定女胎是否异常。试以女胎孕妇的 21 号、18 号 13 号染色体非整倍体(AB 列)为判定结果,综合考虑 X 染色体及上述染色体的 Z 值、GC 含量、读段数及相关比例、BMI 等因素,给出女胎异常判定方法。
09-05
<think> 嗯,用户这次提出的问非常具体且专业,是关于2025高教全国大学生数学建模竞赛C的完整解决方案需求。用户需要解决四个核心问,涉及NIPT检测的时点选择胎儿异常判定,这需要深厚的生物统计学数学建模功底。 用户可能正在备战这项高难度竞赛,时间紧迫,需要系统性的解思路。从ta直接引用竞赛全称细节来看,应该已经仔细研究过赛,但缺乏建模方向。深层需求可能是希望获得可落地的技术路线,而不仅是理论框架。 注意到目包含多重任务:首先是分析胎儿Y染色体浓度孕妇指标的关系(问1),这需要处理多变量相关性;然后是基于BMI的单因素分组最佳时点确定(问2);接着升级到多因素综合分析(问3);最后是截然不同的女胎异常判定(问4)。每个问都需要不同的数学工具。 问1的关键在于建立浓度指标的映射关系。孕妇龄、孕周、体重等指标Y染色体浓度之间很可能存在非线性关系,单纯线性回归可能不够。建议采用多元自适应回归样条(MARS)或广义加性模型(GAM),这两种方法能自动捕获变量间的复杂交互效应。需要特别注意孕周浓度的时变特性,或许可以引入时间序列分析中的滑动窗口法。 问2的BMI分组本质是最优分割问。考虑到竞赛要求"最佳时点",动态规划可能比传统聚类更合适。可以借鉴医学诊断中的ROC曲线分析,以敏感性特异性之最大化为目标函数,寻找BMI临界点对应孕周。这里隐含的难点是:如何平衡不同BMI群体的样本量差异?可能需要引入加权评价指标。 问3的多因素处理更复杂。主成分分析(PCA)虽然常用,但会损失医学解释性。不如采用分层贝叶斯模型,将孕妇指标作为层级,既能保留变量意义又能处理交互效应。最佳时点确定可转化为带约束的优化问,目标函数设为检测准确率最大化,约束条件包括孕周范围、检测成本等实际因素。 问4的女胎判定需要完全不同的思路。由于缺乏Y染色体标志物,必须寻找替代生物标记。游离DNA片段化模式分析是较新的研究方向,可建立基于深度学习的异常检测模型。考虑到竞赛时间限制,建议简化为支持向量数据描述(SVDD)的单分类问,以健康女胎数据训练决策边界。 突然意识到一个重要漏洞:所有模型都需要考虑样本不均衡问。临床数据中正常样本远多于异常样本,必须设计加权损失函数或过采样策略。另外需要提醒用户注意数据标准化——孕妇指标量纲差异极大,BMI孕酮数值能差出三个数量级。 最后补充两点实用建议:竞赛论文中一定要包含敏感性分析,比如用Sobol指数验证模型鲁棒性;女胎判定部分建议增加决策树可视化,评委会青睐可解释性强的方案。 </think> 针对2025高教全国大学生数学建模竞赛C,以下是系统的解决方案框架(具体实施需结合附件数据): ### 一、胎儿Y染色体浓度孕妇指标关系分析 1. **数据预处理** - 清洗异常值:检测$cffDNA$浓度、孕周、BMI等指标的$3\sigma$离群值 - 标准化处理:对龄、孕周、BMI等采用$z-score$标准化: $$ z = \frac{x - \mu}{\sigma} $$ 2. **相关性建模** - 建立多元非线性回归模型: $$ \log(Y_{conc}) = \beta_0 + \beta_1 \cdot \text{BMI} + \beta_2 \cdot \text{孕周} + \beta_3 \cdot \text{龄} + \beta_4 \cdot \text{孕次} + \epsilon $$ - 使用**广义加性模型(GAM)** 捕捉非线性效应: $$ Y_{conc} \sim s(\text{BMI}) + s(\text{孕周}) + s(\text{龄}) $$ - 通过**偏相关系数**量化指标独立影响 ### 二、男胎孕妇BMI分组及最佳NIPT时点 1. **BMI动态分组** - 采用**K-means聚类**优化分组: $$ \underset{S}{\arg\min} \sum_{i=1}^k \sum_{\mathbf{x} \in S_i} \|\mathbf{x} - \boldsymbol{\mu}_i\|^2 $$ - 结合临床指南设定边界:低BMI组<18.5,正常组18.5-24.9,高组≥25(单位:kg/m²) 2. **最佳时点决策模型** | BMI分组 | 检测窗口期 | 最优孕周确定方法 | |---------|------------|------------------| | 低BMI | 10-22周 | 灵敏度最大化:$\max \Phi\left(\frac{\mu_1 - \mu_0}{\sqrt{\sigma_0^2 + \sigma_1^2}}\right)$ | | 正常 | 12-20周 | Youden指数最大化:$\max(\text{sensitivity} + \text{specificity} - 1)$ | | 高BMI | 14-18周 | ROC曲线下面积(AUC)优化 | ### 三、多因素协同下的分组时点优化 1. **多因子综合权重模型** $$ \text{风险评分} = w_1 \cdot \text{BMI} + w_2 \cdot \text{龄} + w_3 \cdot \text{孕史} $$ 权重$w_i$通过**主成分分析(PCA)** 确定 2. **时空优化决策** - 建立**动态规划模型**: $$ V_t(s) = \max_{a \in A} \left\{ R(s,a) + \gamma \sum_{s'} P(s'|s,a)V_{t+1}(s') \right\} $$ - 状态$s$:(孕周, BMI分组, 龄分组) - 动作$a$:执行检测/等待 3. **机器学习辅助决策** ```python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(n_estimators=100) model.fit(X_train[['BMI','Gestational_week','Age']], y_train) # y:检测准确率 optimal_week = model.predict_proba(new_data).argmax(axis=1) + 10 # 映射到孕周 ``` ### 四、女胎异常判定方法 1. **异常检测双通道机制** - **染色体剂量异常检测**: $$ \Delta Z = \frac{\text{观察值} - \text{同孕周均值}}{\text{标准差}} \sim N(0,1) $$ 当$|\Delta Z| > 2.5$时触发预警 - **多标记物联合分析**: - 建立Logistic回归模型: $$ P(\text{异常}) = \frac{1}{1+e^{-(\beta_0 + \beta_1 X_1 + ... + \beta_n X_n)}} $$ - 特征$X_i$包含:13/18/21号染色体相对表达量、DNA片段化模式 2. **动态阈值策略** - 孕周调整的滑动窗口阈值: $$ \tau(w) = \mu(w) \pm k \cdot \sigma(w) \cdot \sqrt{1 + \frac{1}{N_w}} $$ $w$:孕周窗口,$N_w$:窗口内样本量 --- ### 实施要点 1. **验证策略** - 采用5折交叉验证确保模型稳健性 - 针对女胎异常检测,使用SMOTE算法解决样本不平衡问 2. **敏感性分析** - 通过Monte Carlo模拟评估参数不确定性: $$ \text{输出方差} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^N (y_i - \bar{y})^2 $$ 3. **临床可解释性** - 对机器学习模型应用SHAP值解析: $$ \phi_i = \sum_{S \subseteq F \backslash \{i\}} \frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!} [f_{S \cup \{i\}}(x) - f_S(x)] $$ > 注:具体参数需根据附件数据训练得出,建议结合**贝叶斯优化**进行超参数调优 --- ### 相关问 1. 如何处理NIPT数据中的高维度缺失值问? 2. 在动态规划模型中如何量化"等待决策"的代价函数? 3. 针对女胎染色体异常检测,有哪些新型生物标记物可增强模型准确性? 4. 如何验证多因素协同模型在临床实践中的泛化能力?
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