並列タイトル等Prediction for severity of subarachnoid hemorrhage using fluid structure interaction analysis
タイトル（掲載誌）平成29(2017)年度 科学研究費補助金 若手研究(B) 研究成果報告書 = 2017 Fiscal Year Final Research Report
一般注記金沢大学附属病院救急部
脳動脈瘤破裂によるくも膜下出血は，高い死亡率を有する疾患である．今回，数値流体力学解析を用いてくも膜下出血発症時の重症度を予測することを試みた．くも膜下出血発症の内頚動脈瘤のうち，破裂点を同定した16例を対象とし，軽症群（10例）と重症群（6例）に分類した．動脈瘤内に流線を表示し，瘤内の血液の流れと破裂点との位置関係を評価した．早い血流が直接破裂点にあたるものをタイプ1，血流がうっ滞した部分に破裂点があるものをタイプ2，早い血流とは直交する部位に破裂点がある場合をタイプ3とし，重症化しやすいタイプを評価した．タイプ1，2が重症群と，タイプ3が軽症群と関連していた．
Hemodynamic factors play a crucial role in the rupture of intracranial aneurysm, subarachnoid hemorrhage (SAH). We examined hemodynamic characteristics based on computational fluid dynamics (CFD) analysis, and evaluated their relationships with the severity of SAH. We classified 16 internal carotid artery aneurysms presenting with SAH into mild group and severe group. We classified aneurysms into 3 types based on the relationship between flow pattern and rupture point. Type 1: rupture point exists along main flow, type 2: rupture point is related to disturbed flow, type 3: rupture point exists at a distance from main flow. We detected types of flow patterns related to severe group, and evaluated hemodynamic parameters at the rupture point. Type 1 and 2 were correlated with severe group, and type 3 was correlated with mild group.
研究課題/領域番号:16K19998, 研究期間(年度):2016-04-01 - 2018-03-31
出典：研究課題「流体構造連成解析を用いたくも膜下出血発症時の重症度予測」課題番号16K19998（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所）） （https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-16K19998/16K19998seika/）を加工して作成
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