胸部大動脈ステント治療に関する統計的アプローチ

  • 石岡 文生
    岡山大学大学大学院法務研究科
  • 林 邦好
    岡山大学大学院環境生命科学研究科:科学技術振興機構CREST
  • 植田 琢也
    聖路加国際病院放射線科・心血管センター
  • 水藤 寛
    岡山大学大学院環境生命科学研究科:科学技術振興機構CREST
  • 栗原 考次
    岡山大学大学院環境生命科学研究科

書誌事項

タイトル別名
  • A Statistical Approach to Thoracic Endovascular Aortic Repair
  • キョウブ ダイドウミャク ステント チリョウ ニ カンスル トウケイテキ アプローチ

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抄録

In this study, we applied a statistical method to quantitative assessment of thoracic aortic morphology. That is, using a discriminant model which predicts a risk of side effect called endoleak after thoracic endovascular aortic repair. Our discriminant model created by a curvature index of aorta and loci of aortic aneurysm predicted the risk of endoleak with 95.5% sensitivity and 87.0% specificity. In addition, the accuracies in the results based on leave-one-out cross-validation were 95.5% sensitivity and 82.6% specificity. Moreover, another model created by a torsional index of aorta as a quantitative information predicted the risk of endoleak with 95.5% sensitivity and 87.0% specificity, and the results of cross-validation were 90.1% sensitivity and 87.0% specificity, respectively. These results led us to the conclusion that the particular parts on the thoracic aorta and the loci of aortic aneurysm strongly relate to a risk of endoleak formation.

収録刊行物

  • 応用数理

    応用数理 24 (2), 50-58, 2014

    一般社団法人 日本応用数理学会

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