Компьютерное прогнозирование рестеноза после периферической ангиопластики

Исследование включает в себя медицинскую визуализацию пациентов, перенесших ангиопластику на периферической артерии. Это похоже на обсервационное исследование, за исключением того, что выполняется дополнительная визуализация, которая выходит за рамки стандарта медицинской помощи. Некоторые риски могут быть связаны с дополнительной визуализацией из-за небольшого увеличения лучевой нагрузки и внутривенного введения контраста. В этом исследовании не будут тестироваться никакие исследуемые препараты или устройства. Контрольная группа использоваться не будет.

Логистический регрессионный анализ будет выполняться с использованием статистического программного обеспечения NCSS, чтобы определить, какие независимые переменные, выбранные из результатов моделирования, можно использовать для прогнозирования бинарного рестеноза, категориальной зависимой переменной.

Для каждого субъекта бинарный рестеноз будет определяться путем сравнения изображений КТ, полученных через 1 час после вмешательства, с изображениями, полученными при последующем исследовании через 6 месяцев. Изображения КТ будут сегментированы, и сетка целевого сосуда будет реконструирована, как описано в задаче 1. Площадь просвета будет измеряться в каждом поперечном сечении сетки, перпендикулярном центральной линии сосуда, с шагом 2 мм между поперечными сечениями. Минимальный диаметр просвета будет рассчитываться исходя из минимальной площади просвета. Если минимальный диаметр просвета при последующем наблюдении составляет менее 50% от минимального диаметра просвета после вмешательства, то бинарный рестеноз является положительным. В противном случае это отрицательно.

Задача 1: Оценить точность компьютерных прогнозов дилатации артерий и имплантации стента по изображениям КТ. Предполагается, что эта информация указывает на точность других величин, предсказанных компьютерным моделированием ангиопластики, таких как те, которые используются в качестве независимых переменных в задаче 2.

Цель 2: Создать регрессионную модель с чувствительностью 80% и специфичностью 80% для прогнозирования бинарного рестеноза на основе одного или нескольких параметров повреждения у пациентов, перенесших ангиопластику. Параметры-кандидаты на повреждение:

• оголение эндотелия (в % от общей площади эндотелия)
• дескрипторы величины и пространственного распределения коэффициента растяжения артериальной стенки
• дескрипторы величины и пространственного распределения интрамурального напряжения в артериальной стенке. Все параметры повреждения прогнозируются с помощью компьютерного моделирования ангиопластики.