数値流体解析の個別化による血管内治療後の脳動脈瘤再発の術前予測

資料種別: 文書・図像類

著者: 見崎, 孝一ほか

出版者: 金沢大学附属病院脳神経外科

出版年: 2019-06-05

資料形態: デジタル

ページ数・大きさ等: -

NDC: -

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資料に関する注記

一般注記：: 本研究では数値流体力学的解析結果を脳動脈瘤に応用することで血管内手術後の脳動脈瘤の再発の予測因子を探索した。その結果血管内手術によってコイルで塞栓された部位の圧力が高まることが危険因子であった。本解析は従来の数値流体力学的解析と同様に全ての患者に同じ条件で行っており、本来異なる個人差に基づいて解析し...

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資料種別: 文書・図像類
タイトル: 数値流体解析の個別化による血管内治療後の脳動脈瘤再発の術前予測
著者・編者: 見崎, 孝一
Misaki, Koichi
著者標目: 見崎, 孝一
Misaki, Koichi
出版事項: 金沢大学附属病院脳神経外科
出版年月日等: 2019-06-05
出版年（W3CDTF）: 2019-06-05
並列タイトル等: Preoperative prediction of aneurysm recurrence after endovascular surgery using individualized computational fluid dynamics
タイトル（掲載誌）: 平成30(2018)年度科学研究費補助金基盤研究(C) 研究成果報告書 = 2018 Fiscal Year Final Research Report
巻号年月日等（掲載誌）: 2016-04-01 - 2019-03-31
掲載巻: 2016-04-01 - 2019-03-31
掲載ページ: 4p.-
本文の言語コード: jpn
件名標目: 数値流体解析
脳動脈瘤
血管内手術
再発
圧力
無次元化
対象利用者: 一般
一般注記: 本研究では数値流体力学的解析結果を脳動脈瘤に応用することで血管内手術後の脳動脈瘤の再発の予測因子を探索した。その結果血管内手術によってコイルで塞栓された部位の圧力が高まることが危険因子であった。本解析は従来の数値流体力学的解析と同様に全ての患者に同じ条件で行っており、本来異なる個人差に基づいて解析していない点に問題があると考えられた。しかしこの問題は解析による結果の無次元化によって解決し、動脈瘤の再発因子である圧力差は感度100%、特異度93%と高い数値を示した。以上より当初必要と考えられた解析の個別化は不要で、本研究によって数値流体力学的解析による精度の高い治療前の再発予測が可能となった。
In this study, we evaluated the risk factors of aneurysm recurrence after endovascular surgery using computational fluid dynamics. Our study showed that high pressure at the virtual coil surface is risk factor of aneurysm recurrence. The problem concerning individualization of the analysis was resolved by normalization of the results. The pressure elevation calculated with normalization showed high values of sensitivity (100%) and specificity (93%) for aneurysm recurrence. We can predict the aneurysm recurrence by preoperative analysis of pressure elevation with high accuracy.
研究課題/領域番号:16K10783, 研究期間(年度):2016-04-01 - 2019-03-31
出典：研究課題「数値流体解析の個別化による血管内治療後の脳動脈瘤再発の術前予測」課題番号16K10783（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-16K10783/16K10783seika/）を加工して作成
DOI: 10.24517/00055773
オンライン閲覧公開範囲: 限定公開
関連情報: https://kaken.nii.ac.jp/search/?qm=20507082
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16K10783/
https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-16K10783/16K10783seika/
連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
提供元機関・データベース: 金沢大学 : 金沢大学学術情報リポジトリKURA