【摘 要】
：
研究目的基于影像资料,通过形态学特征分析,探究胸主动脉腔内修复术（TEVAR）后腹主动脉段残余裂口（ARITs）对中远期腹段假腔重塑的影响;基于计算流体力学（CFD）仿真技术,评估TEVAR术后早期血液动力学参数预测血管重塑趋势的有效性,探索影响腹段假腔重塑的重要参数,模拟封闭肾下ARITs并分析其对腹段真、假腔重塑的影响。研究方法1、形态学特征分析部分,回顾性分析2009年11月至2019年11
【基金项目】
：
国家自然科学基金项目（81770465）；
论文部分内容阅读
研究目的基于影像资料,通过形态学特征分析,探究胸主动脉腔内修复术（TEVAR）后腹主动脉段残余裂口（ARITs）对中远期腹段假腔重塑的影响;基于计算流体力学（CFD）仿真技术,评估TEVAR术后早期血液动力学参数预测血管重塑趋势的有效性,探索影响腹段假腔重塑的重要参数,模拟封闭肾下ARITs并分析其对腹段真、假腔重塑的影响。研究方法1、形态学特征分析部分,回顾性分析2009年11月至2019年11月北京某三甲医院血管外科确诊为B型主动脉夹层（TBAD）并接受TEVAR治疗的患者资料。纳入术后仅腹主动脉段存在残余裂口、随访1年及以上的急性或亚急性长段夹层病例,排除存在手术相关并发症（如Ⅰ型内漏、支架源性新破口、逆撕A型夹层）及创伤、马凡综合征导致夹层的病例。将纳入分析的患者分为两组,分别是稳定组和扩张组。扩张组的标准为符合下述任何一条:（1）腹段假腔最大增长速率≥3mm/y;（2）腹主动脉最大直径≥50mm;（3）腹段假腔直径增长≥10mm。统计方法上分类资料采用χ~2检验、定量资料采用两独立样本t检验或者非参数检验进行单因素分析。将P≤0.1的变量纳入Logistic多因素逐步回归方程,分析导致腹段假腔重塑不良的独立危险因素。将有意义的定量资料通过受试者操作特性（ROC）曲线计算其临界值。2、CFD分析部分,从上述病例库中选取5例TBAD患者,根据长期随访结果确定为腹段假腔良性重塑3例（病例1-3）、重塑不良2例（病例4、5）。基于术前及术后2年内随访的血管造影检查（CTA）资料,构建出个体化几何模型并计算三维形态学参数,通过CFD仿真技术计算术前及术后3个月的血液动力学参数并预测血管重塑趋势,将其与最终随访结果进行整体比较;探索影响腹段假腔重塑的三维形态学参数和血流动力学参数,通过在腹段真腔严重受压病例（病例1和2）术后3个月真实模型上封闭肾下ARITs得到两个修改模型并计算相应参数的变化,以分析早期封闭该部位残余裂口对腹段真、假腔重塑的影响。研究结果1、形态学特征分析部分,最终纳入51例患者,男性45例、女性6例,平均年龄（49.4±10.6）岁（范围:31-72岁）。归入稳定组30例、扩张组21例。两组病例基线特征、手术特征、手术时机及术后用药方面无显著差异（P＞0.05）。与稳定组相比,扩张组术后早期（3个月左右）内脏动脉段残余裂口数量更多[2个（范围:0-3个）比1个（范围:0-2个）,P＜0.05]且腰动脉发自假腔数量更多[5个（范围:0-9个）比3个（范围:0-8个）,P＜0.05]。通过Logistic多因素回归分析显示,内脏动脉段残余裂口数量（OR=3.966,95%CI:1.552-10.131,P＜0.05）是腹段假腔重塑不良的独立危险因素。通过ROC曲线分析得出,内脏动脉段残余裂口数量临界值为≥2个（AUC=0.718,P＜0.05）。2、CFD分析部分,与术前相比,病例1-3术后早期（3个月）总的真腔容积增加,假腔容积减少;病例1和2术后真假腔压强差大于0的区域明显扩大,压力差第一平衡位置（FBP）向远端移动的距离占整个夹层长度的比例分别为34.6%、37.7%,病例3术后FBP消失,真假腔压强差曲线整体向上移动明显;术后早期进入假腔的血液分流比均出现下降（病例1从19.9%降至7.22%、病例2从17.3%降至2.45%、病例3从2.9%降至-5.0%）。术后3个月时,病例3有1个远端残余裂口面积较小约为19.2mm~2、病例4和5内脏动脉段残余裂口面积分别为32.9mm~2、25.2mm~2。这些参数计算预示着病例1-3术后腹段假腔会出现良性重塑,而病例4和5出现腹段假腔重塑不良可能性大。该预测结果与术后中长期随访结果是一致的。通过进一步量化后续随访时间点的真假腔容积后发现,病例1真腔容积在术后3至18个月不仅没有增加反而出现减少（从148.3 cm~3降至142.8 cm~3）、病例2腹段真腔容积术后3至24个月仅有少量增加（从7.9 cm~3增至8.5 cm~3）。这种现象说明两个病例远端真腔重塑效果不够理想。在病例1和2的术后数值模型上人为封闭肾下ARITs设计了两个修改模型以分析该处残余裂口对腹段真、假腔重塑的影响,通过参数计算表明,两个修改模型在整个残余夹层段的真假腔压力均大于假腔压力,且假腔相对粒子滞留时间（RRT）的数值均明显变大。这些计算结果预示着修改模型将获得更好的腹段真、假腔重塑效果。研究结论1、内脏动脉段残余裂口数量≥2个可作为预测腹段假腔重塑不良的独立危险因素,临床应加强对此类患者的随访。2、基于CFD仿真计算获取的术后早期（3个月左右）三维形态学参数及血液动力学参数或可有效预测夹层中远期血管重塑趋势。内脏动脉段残余裂口面积可能是影响整个腹段假腔重塑的重要参数。3、术后早期模拟封闭肾下ARITs可能会使腹段残余夹层获得更好的重塑效果,特别是远端真腔严重受压的病例。
其他文献
随着大数据时代的到来,数据的采集成本在不断降低。现实世界中采集到的数据通常具有高维和不规则特性,例如脑神经网络数据、传感器网络数据等。经典数字信号处理工具在处理规则域上的离散信号已经取得了极大成功,但是却不能充分捕获这类不规则数据的关联性。为此,研究人员基于图模型提出了更具普适性的图信号处理理论。图信号处理将经典的信号处理理论从规则的时域延伸到不规则的图域,从而有效地利用了数据之间关联性。其中,图
通信网络的大时代背景下,数字图像已成为人们获取信息的重要来源,军事、医疗等领域的图像属于机密和隐私,若在传播过程中被攻击者截获可能会造成无法估计的严重后果,因此,保证“敏感”图像的信息安全性是一项重要且迫切的工作。考虑到混沌与密码学的适配性,针对数字图像在网络传播中的安全性和可靠性问题,本论文构造了两种性能优良的混沌系统,并在此基础上提出了两种图像加密算法。具体的创新点及工作如下:（1）针对一维混
背景:创伤后应激障碍（Post-traumatic Stress Disorder,PTSD）是一种继发于严重创伤应激事件后延迟出现并长期存在的精神心理疾病,其诊断标准包括侵入性创伤记忆,回避创伤相关刺激,警觉性增高及认知和心境方面负性改变等,已成为一种常见的神经精神问题并导致个人健康和社会成本的严重破坏。尽管对PTSD的研究取得了巨大的进展,但其发病机制、治疗靶标仍不完全清楚。目前,仅有舍曲林和
无人机集群因具有感知范围广、部署灵活等优点,被广泛应用于电子侦察。多功能雷达（Multi-Function Radar,MFR）工作模式识别作为电子侦察的核心内容,对截获的信号样本进行分析以判定MFR的工作模式,为制定电子对抗策略提供情报基础。本文以无人机集群对抗多个MFR为研究背景,引入图信号处理技术,建立信号样本间的融合依据,围绕工作模式样本不平衡且训练样本较少情况下的MFR工作模式识别开展了
目的:总结导师诊治月经病的学术经验,通过痛经发病因素调查加强对基层部队女青年痛经发病情况及中医药服务需求的认识,为应用导师学术经验做好基层部队女青年中医药服务和健康指导提供依据。方法:1.学术思想总结方法:以导师的门诊病案、诊间讲解、理论授课、专题讲座、论文著作、疑难病例答疑等为基础资料,参考中医经典古籍和近现代名家论述,追溯导师学术思想的理论依据,分析归纳导师诊治月经病的临床经验,重点总结导师对
＜正＞膀胱癌为泌尿系统常见的一种恶性肿瘤，对于肌层浸润性膀胱癌患者而言，通过采取膀胱全切除术进行治疗可有效延长患者生存时间。但术后患者需行输尿管或回肠膀胱皮肤造口，可对其生理、心理造成影响，并会显著损害其日后的生活质量[1]。患者出院准备度是指医护人员在患者出院前对其生理、心理及社会等方面的状况进行综合评估，判断患者是否具备离开医院、重返社会及进行疾病管理的能力[2]。此指标对于促进疾病康复具有积
研究背景骨质疏松（Osteoporosis,OP）是一种常见全身代谢性骨病,以骨量减少、骨微结构破坏、脆性增高、力学强度下降为特征,易增加骨折风险。随着人口老龄化进展,骨质疏松发病率正逐步升高,并已成为我国面临的重要公共健康问题。骨稳态的过程涉及成骨细胞介导的新骨形成与破骨细胞介导的旧骨吸收之间的动态平衡,并受到机体多个器官、系统的复杂调控。当调控异常时,骨代谢平衡被打破,骨形成小于骨吸收,即可表
第一部分肌筋膜自治互治法对训练性膝痛的临床疗效目的:观察肌筋膜自治互治法对训练性膝痛的临床疗效。方法:将90例训练性膝痛受试者随机分为肌筋膜自治互治组和膏药组,每组各45例,分别采用肌筋膜自治互治法和膏药贴敷治疗。各组均治疗2周。观察指标:数字评定量表评分、Lysholm评分、EQ-5D-5L健康效用值。观察时间节点:治疗前、首次治疗后即刻、治疗1周后、治疗2周后、疗程（2周）结束后的第2周。分析
行人重识别（Person Re-identification,Re ID）,指根据行人特征在相同或不同视角摄像头下检索同一行人。具体来说就是给定一个监控摄像头下的行人图像,检索跨设备下该行人的图像。行人重识别在智能安防、智能寻人系统、智能商业和相册聚类、家庭机器人等领域具有很高的应用价值。在基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的深度学习行人重识别的切
随着全球卫星导航系统（Global Navigation Satellite System,GNSS）的广泛应用和智慧城市的快速发展,在城市环境下的定位需求愈发明显,对定位可靠性的需求也进一步提升。当前,在许多城市定位场景中,用户所面临的主要问题,已不再是无法获得足够数量的可视卫星,而是如何正确检测并排除那些受非视距与多径干扰等误差影响严重的卫星信号,以确保获得一个可靠的定位结果。本文以城市复杂环