末梢血管形成術後の再狭窄のコンピューター予測

この研究には、末梢動脈に血管形成術の介入を受けている患者の医用画像処理が含まれます。 これは観察研究に似ていますが、標準治療を上回る追加の画像処理が実行される点が異なります。 放射線被曝や静脈内造影剤投与がわずかに増加するため、追加の画像処理にはいくつかのリスクが伴う可能性があります。 この研究では、治験薬や器具はテストされません。 コントロールグループは使用されません。

NCSS 統計ソフトウェアを使用してロジスティック回帰分析を実行し、シミュレーション結果から選択されたどの説明変数をカテゴリ従属変数であるバイナリ再狭窄の予測に使用できるかを特定します。

各被験者について、介入の 1 時間後に得られた CT スキャン画像と 6 か月の追跡調査で得られた画像を比較することによって、バイナリ再狭窄が判定されます。 目的 1 で説明したように、CT スキャン画像がセグメント化され、ターゲット血管のメッシュが再構築されます。 管腔面積は、血管の中心線に垂直なメッシュのすべての断面で、断面間の 2 mm ステップで測定されます。 最小ルーメン直径は最小ルーメン面積から計算されます。 追跡調査時の最小管腔直径が介入後の最小管腔直径の 50% 未満である場合、バイナリー再狭窄は陽性です。 それ以外の場合はマイナスです。

目的 1: CT スキャン画像からの動脈拡張とステント移植のコンピューター予測の精度を評価する。 この情報は、目的 2 で独立変数として使用されるものなど、血管形成術のコンピューター シミュレーションによって予測される他の量の精度を示すものであると仮説が立てられています。

目的 2: 血管形成術を受ける患者の 1 つまたは複数の損傷パラメータに基づいてバイナリ再狭窄を予測するための、感度 80%、特異度 80% の回帰モデルを確立する。 損傷パラメータの候補は次のとおりです。

• 内皮露出 (内皮総面積の%)
• 動脈壁の伸張率の大きさと空間分布の記述子
• 動脈壁の壁内応力の大きさと空間分布の記述子 すべての損傷パラメーターは、血管形成術のコンピューター シミュレーションによって予測されます。