【摘 要】
：
研究目的:颅内动脉瘤好发于血管分叉处,提示颅内动脉瘤的发生与血管形态密切相关。本研究通过探讨大脑中动脉（Middle Cerebral Artery,MCA）分叉处形态学相关参数与动脉瘤发生的关系,从而寻找分叉处动脉瘤发生的高危因素,为后期对高风险患者进行动脉瘤筛查及预测提供理论依据。研究方法:本研究回顾性分析了我院2018年1月至2020年12月期间的60例大脑中动脉分叉动脉瘤患者,并选择60例
论文部分内容阅读
研究目的:颅内动脉瘤好发于血管分叉处,提示颅内动脉瘤的发生与血管形态密切相关。本研究通过探讨大脑中动脉（Middle Cerebral Artery,MCA）分叉处形态学相关参数与动脉瘤发生的关系,从而寻找分叉处动脉瘤发生的高危因素,为后期对高风险患者进行动脉瘤筛查及预测提供理论依据。研究方法:本研究回顾性分析了我院2018年1月至2020年12月期间的60例大脑中动脉分叉动脉瘤患者,并选择60例性别、年龄相近的无动脉瘤CT血管成像（Computed Tomography Angiography,CTA）患者作为对照组。将得到的头颅CTA原始图像导入Philips三维工作站,分别测量动脉瘤患者载瘤侧、无瘤侧及对照组患者双侧大脑中动脉分叉处血管形态学参数,比较患者组同侧MCA分支（载瘤侧）、对侧MCA分支（无瘤侧）的形态学参数和对照组形态学参数的差异。本研究包含的形态学参数有:颈内动脉末端直径（Internal Carotid Artery,ICA）、主分叉直径（D1）、较粗支直径（D2）、较细支直径（D3）、ICA/D1、D1/D2、D1/D3、D2/D3、分叉角（γ3）、侧角γ1/侧角γ2。在对上述定量参数进行分析后,得到具有统计学意义的受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线,并对其进行预测价值研究。研究结果:对上述定量参数进行统计分析后,我们发现,动脉瘤患者大脑中动脉分叉角γ3增大,侧角比增大导致分叉处血管解剖具有不对侧性,载瘤侧分叉处血管管径较无瘤侧与对照组减小,而且我们的研究表明动脉瘤主体常偏向侧角小、直径小的分叉血管中,患者组载瘤侧、无瘤侧与对照组的分叉角γ3及侧角比（γ1/γ2）差异有统计学意义（P＜0.001）,载瘤侧与无瘤侧分叉处的血管直径和直径比值无显著差异（P＞0.05）。ROC曲线显示,γ3、侧角比（γ1/γ2）和D3比其他参数能更好地预测MCA分叉动脉瘤,并且γ3的预测价值最高。当分叉角γ3=129.8°时,预测的最大敏感度和特异度分别为76.7%、96.7%。研究结论:在大脑中动脉分叉处,动脉瘤多发生在侧角小及直径小的分叉血管中,分叉角γ3=129.8°、侧角比（γ1/γ2）=1.28、较细支直径（D3）=1.63mm是大脑中动脉分叉处动脉瘤发生的危险临界值,可作为预测高风险患者动脉瘤发生的理论参考。
其他文献
近年来,人们在开放式问答评估任务上进行了大量研究,尤其在人工神经网络加持下,评估效果达到了一个新的高度。开放式问题没有标准答案,回答者根据对问题的理解组织答案,常用于政治历史等主观论述题中。在开放式问答评估中,常依赖人工主观判断来评分,存在主观性强、效率低、无法大规模同时进行等限制,因此对开放式问答的自动评估显得尤为迫切。在开放式问答自动评估过程中存在两个难点,首先是开放式问答间存在对应关系,自动
目的龟头炎和阴囊皮炎是常见的男性外生殖器皮肤病,本研究拟通过对比治疗前后受试者的疼痛、瘙痒症状和皮损情况,对低温常压等离子体（cold atmospheric plasma,CAP）治疗龟头炎和阴囊皮炎的有效性进行初步探究。方法使用低温等离子体治疗仪对从2020年6月至2021年6月于安徽医科大学第二附属医院的皮肤科门诊诊断为龟头炎（n=10）和阴囊皮炎（n=7）的成年男性患者的皮损处进行治疗,记
目前新冠疫情尚处于流行阶段,如何快速找出发热人员并确认其身份是管控疫情的关键。本文研发了智能红外测温与人脸识别眼镜,该眼镜具有发现体温异常人员并同时确认戴口罩人员身份的功能。目前红外体温测量装置易受环境因素影响,准确率较低,而该眼镜使用基于环境自适应的红外体温测量算法,实现了高精度体温测量。普通的人脸识别算法对于戴口罩人脸识别精度不高,而该眼镜使用基于注意力孪生网络的戴口罩人脸识别算法,提高了对戴
目的:在现在这个靶向分子时代,转移性肾癌（m RCC）的治疗方式已有了较大的转变,减瘤性肾切除术（cytoreductive nephrectomy,CN）对于m RCC患者能否提供一些生存获益仍有待研究,本研究旨在探讨接受CN的m RCC患者的预后因素并构建Nomogram预后模型。方法:使用SEER*Stat（Version8.3.5）搜集SEER（Surveillance,Epidemiol
伴随着2022北京冬奥会的成功举办,体育产业和冰雪运动发展得到了党中央的高度重视,多次强调“要以举办北京冬奥会为契机,带动3亿人参与冰雪运动”。在相关政策方面,国家体育总局等七部委共同制定发布《全国冰雪场地设施建设规划（2016-2022年）》,建设目标是到2022年全国滑冰馆的数量不少于650座,其中新建不少于500座。随着场馆数量的日益增加,冰上运动馆综合使用效率低,功能转换能力差,公众需求供
近年来深度学习在许多计算机视觉任务上取得了巨大的成功,例如图像分类和图像处理等。但是,要充分发挥深度神经网络的学习能力并非易事。例如,训练一个优秀的模型往往需要大量的计算资源和高质量的标注数据等。因此一个训练好的模型具有很高的商业价值,并属于模型所有者的知识产权。但是这些模型作为高价值的数字资产不可避免地面临着被窃取的风险,并且在黑盒场景下模型所有者只能获取到被窃模型的输出,而模型的结构和参数是不
研究以计划行为理论为理论视角，基于H省754份应届大学毕业生问卷调查数据，探讨了大学生在读期间创业意向动态变化的基本情况、影响因素及其作用机制。研究发现，大学生在读期间创业意向水平整体不高，但呈现逐年升高的变化趋势。创业榜样、个性特质、创业态度和知觉行为控制直接影响大学生在读期间创业意向；创业政策、创业榜样和创业教育通过创业态度与知觉行为控制两个中介变量间接影响大学生创业意向；个性特质仅通过创业态
针对物体的三维重建是计算机视觉中的重要课题之一,一直以来都备受研究人员的关注。随着深度学习技术的不断发展,研究者们开始从多视图几何的三维重建方法转向了基于深度学习的三维重建方法。特别是是隐式函数表示在三维重建方法中取得的成果,更是表现出了巨大的发展潜力。隐式函数表示的三维重建方法学习物体表面隐式表示的连续场,通过预测三维空间中的任意点是否位于物体的内侧。因此,复杂的重建问题得以转换为简单的分类问题
近年来人工智能不断发展,在非完备信息博弈领域中的应用逐渐深入。而证券投资市场信息海量、场景复杂,适用于人工智能的应用场景。证券投资中一个必不可少的要点是理性投资,其中一个关键的环节就是科学地对投资者进行评测诊断。科学的评测诊断方法不仅要考虑投资者自身的投资策略,还需要考虑外部市场环境和金融事件。为了验证金融事件对投资结果的影响,不仅需要从金融新闻文本中抽取相关事件信息,还需要分析事件对证券价格的影
近年来,人工智能发展迅速,应用领域越来越广泛。在人工智能的众多应用领域中,金融领域是人们关注的焦点之一,因此人工智能与金融相结合衍生的交叉学科-智慧金融得以迅速发展。智慧金融研究方向众多,其中如何通过人工智能技术给予投资者个性化的金融服务凭借其广阔的应用前景脱颖而出成为大家研究的热点。如今的市场上个性化金融服务种类繁多,其中如何选择股票是投资者尤其是新手投资者在投资时最为关心的一项。基于以上背景,