一種顱內動脈瘤栓塞后復發風險的預測方法及系統的制作方法
【專利摘要】本發明公開了一種顱內動脈瘤栓塞后復發風險的預測方法及系統，分析已有臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值及臨床特征分別與顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向之間的關系，確定顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值及臨床特征，建立顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型，用于在后續對臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向預測時，根據所建立的評估模型進行準確地及歸一化地預測，從而本發明量化地對顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向進行預測。
【專利說明】一種顱內動脈瘤栓塞后復發風險的預測方法及系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及臨床醫學【技術領域】，特別涉及一種顱內動脈瘤栓塞后復發風險的預測方法及系統。
【背景技術】
[0002]在臨床醫學中，顱內動脈瘤是嚴重威脅人類健康的常見腦血管疾病，采用介入栓塞技術治療逐漸成為顱內動脈瘤的重要治療手段。對顱內動脈瘤進行介入栓塞技術治療后，其后續的轉歸方向有:顱內動脈瘤治愈、顱內動脈瘤保持穩定及顱內動脈瘤復發等不同的轉歸方向。為了準確確定顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向，就需要進行預測，以評估顱內動脈瘤栓塞后復發風險，從而為后續治療顱內動脈瘤提供技術數據支持。
[0003]目前，預測顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的方式主要有兩種。
[0004]第一種方式，依據臨床病例的隨訪和總結，由醫療人員確定是否具有復發風險，具體地說，根據臨床病例的臨床特征，包括顱內動脈瘤特征及栓塞特征，由醫療人員的經驗確定復發風險，確定顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向，其中，顱內動脈瘤特征包括:顱內動脈瘤的部位、大小及形狀信息等，栓塞特征包括:栓塞材料及栓塞程度；所述栓塞材料為單純彈簧圈栓塞或支架輔助彈簧圈栓塞，所述栓塞程度為完全栓塞或部分栓塞，部分栓塞程度表達為已栓塞體積占原動脈瘤總體積的百分比。
[0005]第二種方式，對顱內動脈瘤進行三維影像造影，采用計算機數值模擬對三維造影的顱內動脈瘤進行血流動力學研究，得到病例個體化的血流動力學參數值，根據得到的血流動力學參數值中的某些類型參數值，對顱內動脈栓塞后復發風險進行預測，確定顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向。
[0006]采用以上兩種方式預測顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向都存在缺點:采用第一種方式涉及的特征眾多，沒有個體化及量化的標準，對顱內動脈瘤栓塞后復發的影響特征不清楚，醫療人員無法準確判斷，需要采用經驗來判斷。或者需要對所有臨床病例都采用歸一化方式，按照第二種方式進行有創性的對顱內動脈瘤進行三維影像造影，一般臨床病例往往要經歷2次以上的對顱內動脈瘤的三維影像造影過程，這對臨床病例來說是過度的還是不足的，沒有統一標準，且采用第二種方式對臨床病例進行顱內動脈瘤栓塞后復發風險的預測，會帶來額外的經濟負擔和醫療風險。
[0007]綜上，目前在預測顱內動脈瘤栓塞后復發風險時，對顱內動脈瘤栓塞后轉歸方向的機理認識不足，沒有量化地提示哪些特征能夠減少顱內動脈瘤栓塞后復發的風險，能夠增加顱內動脈瘤栓塞后的穩定性，導致在顱內動脈瘤栓塞后的后續續檢查及治療等問題上，具有一定程度的盲目性。

【發明內容】

[0008]有鑒于此，本發明提供一種動脈瘤栓塞后復發風險的預測方法，該方法能夠量化地對顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向進行預測。[0009]本發明還提供一種動脈瘤栓塞后復發風險的預測系統，該系統能夠量化且歸一化地顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向進行預測。
[0010]為達到上述目的，本發明實施的技術方案具體是這樣實現的:
[0011]一種顱內動脈瘤栓塞后復發風險的預測方法，該方法包括:
[0012]對已有臨床病例進行分析，得到已有臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值及臨床特征分別與顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向之間的關系；
[0013]篩選得到盧頁內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值及臨床特征,建立顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型；
[0014]利用所建立的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型，用于后續對臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的預測。
[0015]所述已有臨床病例包括盧頁內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值、臨床特征及盧頁內動脈瘤栓塞后的轉歸方向。
[0016]所述盧頁內動脈瘤栓塞后的臨床特征包括:盧頁內動脈瘤的臨床特征及栓塞的臨床特征，其中，
[0017]顱內動脈瘤的臨床特征包括:顱內動脈瘤的大小、位置及形狀信息；
[0018]栓塞的臨床特征包括:栓塞材料及栓塞程度；
[0019]所述栓塞材料為單純彈簧圈栓塞或支架輔助彈簧圈栓塞，所述栓塞程度為完全栓塞或部分栓塞，部分栓塞程度表達為已栓塞體積占原動脈瘤總體積的百分比。
[0020]所述篩選得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值為:
[0021]以血流動力學參數值解釋顱內動脈瘤栓塞后不同轉歸方向的機理，建立臨床真實狀態的三維血流動力學數值模擬計算分析方法，引入單純彈簧圈栓塞或支架輔助彈簧圈栓塞治療后顱內動脈瘤及其載瘤血管內的血流動力學特征，得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值包括:血流流速、壁面切應力、壁面切應力震蕩因子、切應力梯度或/和低切應力面積。
[0022]所述建立顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型是采用SPSS18.0統計程序進行數據處理、評估和預測，定義P〈0.05時差異有統計意義:
[0023]首先，采用統計學方式確定影響顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的關鍵因素，然后建立Logistic預測模型。
[0024]所述采用統計學方式確定影響顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的關鍵因素為:
[0025]顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向為保持穩定組和復發組的臨床病例的比較分別采用單因素方差分析one-wayANOVA，兩組間采用SNK法，各個臨床特征或血流動力學參數值與破裂的相關性采用秩相關分析；
[0026]所述建立Logistic預測模型為:
[0027]采用多因素分析方法尋找各參數值中對顱內動脈瘤栓塞治療后轉歸影響最大的，采用受試者工作特征ROC曲線評判各指標的診斷效度，分析各個指標下的ROC曲線面積與已有臨床病例的敏感度和特異度，尋找效果最好的血流動力學參數值及臨床特征，將該血流動力學參數值及臨床特征作為評估顱內動脈瘤的轉歸方向閾值。
[0028]一種顱內動脈瘤栓塞后復發風險的預測系統，該系統包括分析模塊、模型建立模塊及預測模塊，其中，[0029]分析模塊，用于對已有臨床病例進行分析，得到已有臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值及臨床特征分別與顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向之間的關系；
[0030]模型建立模塊，用于篩選得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值及臨床特征，建立顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型；
[0031]預測模塊，用于利用所建立的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型，用于后續對臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的預測。
[0032]分析模塊，還用于所述臨床病例包括:顱內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值、臨床特征及顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向。
[0033]模型建立模塊中還包括第一篩選模塊，用于以血流動力學參數值解釋顱內動脈瘤栓塞后不同轉歸方向的機理，建立臨床真實狀態的三維血流動力學數值模擬計算分析方法，包括引入單純彈簧圈栓塞或支架輔助彈簧圈栓塞治療后顱內動脈瘤及其載瘤血管內的血流動力學特征，得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值包括:血流流速、壁面切應力、壁面切應力震蕩因子、切應力梯度或/和低切應力面積。
[0034]模型建立模塊中還包括第二篩選模塊，用于在建立盧頁內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型時，采用SPSS18.0統計程序進行數據處理、評估和預測，定義p〈0.05時差異有統計意義:首先，采用統計學方式確定影響顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的關鍵因素，然后建立Logistic預測模型。
[0035]由上述方案可以看出，本發明分析已有臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值及臨床特征分別與顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向之間的關系，確定顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值及臨床特征，建立顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型，用于在后續對臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向預測時，根據所建立的評估模型進行準確地及歸一化地預測，從而本發明量化地對顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向進行預測。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0036]圖1為本發明實施例提供的顱內動脈瘤栓塞后復發風險的預測方法流程圖；
[0037]圖2為本發明實施例提供的顱內動脈瘤栓塞后復發風險的預測系統流程圖。
【具體實施方式】
[0038]為使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下參照附圖并舉實施例，對本發明作進一步詳細說明。
[0039]本發明實施例為了量化且歸一化地對顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向進行預測，分析已有臨床病例的盧頁內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值及臨床特征分別與盧頁內動脈瘤栓塞后的轉歸方向之間的關系，確定顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值及臨床特征，建立顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型，用于在后續對臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向預測時，根據所建立的評估模型進行準確地及歸一化地預測。
[0040]圖1為本發明實施例提供的顱內動脈瘤栓塞后復發風險的預測方法流程圖，其具體步驟為:
[0041]步驟101、對已有臨床病例進行分析；[0042]在本步驟中，是對已有的顱內動脈瘤栓塞后的所有臨床病例進行回顧性分析，這些臨床病例記載了顱內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值及臨床特征，還記載了顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向；
[0043]在本步驟中，盧頁內動脈瘤檢塞后的臨床特征包括:盧頁內動脈瘤的臨床特征及檢塞的臨床特征，其中，顱內動脈瘤的臨床特征包括:顱內動脈瘤的大小、位置及形狀信息等，栓塞的臨床特征包括:栓塞材料及栓塞程度；所述栓塞材料為單純彈簧圈栓塞或支架輔助彈簧圈栓塞，所述栓塞程度為完全栓塞或部分栓塞，部分栓塞程度表達為已栓塞體積占原動脈瘤總體積的百分比。
[0044]步驟102、分析得到已有臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值與顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向之間的關系，分析得到已有臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的臨床特征與顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向之間的關系；
[0045]步驟103、篩選得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值及臨床特征，建立顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型；
[0046]在本步驟中，篩選得到影響顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的關鍵因素；
[0047]在本步驟中，篩選得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值的過程還包括:
[0048]以血流動力學參數值解釋顱內動脈瘤栓塞后不同轉歸方向的機理，建立更加接近臨床真實狀態的三維血流動力學數值計算分析方法，提高研究的科學性和臨床應用價值，其中，引入單純彈簧圈栓塞或支架輔助彈簧圈栓塞治療后顱內動脈瘤及其載瘤血管內的血流動力學特征，得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值包括:血流流速、壁面切應力、壁面切應力震蕩因子、切應力梯度或/和低切應力面積；
[0049]這樣，本步驟就豐富了評價指標、引入新的參數及多角度探討顱內動脈瘤栓塞后轉歸的相關因素；
[0050]按照上述方式篩選，得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值為:血流流速、壁面切應力、壁面切應力震蕩因子、切應力梯度及低切應力面積等參數；
[0051]在建立顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型時，采用SPSS18.0統計程序進行數據處理、評估和預測，定義概率值P〈0.05時差異有統計意義。其中，SPSS是一個IBM SPSS公司推出的商業軟件，它是一款專業的數據統計分析軟件，將幾乎所有的統計學計算功能都以統一、規范的界面展現出來，基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析及輸出管理等，其中的概率值P為P-Value (Probability, Pr),概率值p是進行檢驗決策的另一個依據，反映某一事件發生的可能性大小。統計學根據顯著性檢驗方法所得到的P值，一般以p〈0.05為顯著，p<0.01為非常顯著，其含義是樣本間的差異由抽樣誤差所致的概率小于
0.05 或 0.01。
[0052]所建立的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型的過程為:
[0053]首先，采用統計學方式確定影響顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的關鍵因素，比如顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向為破裂組及未破裂組的臨床病例的比較分別采用單因素方差分析(one-wayANOVA),兩組間采用SNK法,所述SNK (Student-Newman-Keuls)檢驗，又稱q檢驗，多個樣本均數間“每兩個”均數的比較；各個臨床特征或血流動力學參數值與栓塞治療后轉歸方向的相關性采用秩相關分析，然后建立Logistic預測模型，包括:采用多因素分析方法尋找各參數值中對顱內動脈瘤破裂影響最大的，采用受試者工作特征(ROC)曲線評判各指標的診斷效度，分析各個指標下的ROC曲線面積與已有臨床病例的敏感度和特異度，尋找效果最好的血流動力學參數值及臨床特征，將該血流動力學參數值及臨床特征作為評估盧頁內動脈瘤治療后轉歸方向的閾值；
[0054]步驟104、利用所建立的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型，在后續對臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向預測時，進行準確地及歸一化地預測。
[0055]圖2為本發明實施例提供的顱內動脈瘤栓塞后復發風險的預測系統流程圖，包括:分析模塊、模型建立模塊及預測模塊，其中，
[0056]分析模塊，用于對已有臨床病例進行分析，分析得到已有臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值與顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向之間的關系，分析得到已有臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的臨床特征與顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向之間的關系；
[0057]模型建立模塊，用于篩選得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值及臨床特征，建立顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型；
[0058]預測模塊，用于利用所建立的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型，在后續對臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向預測時，進行準確地及歸一化地預測。
[0059]在該裝置中，分析模塊，還用于所述臨床病例包括:顱內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值及臨床特征，還記載了顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向。
[0060]在該裝置中，模型建立模塊中還包括第一篩選模塊，用于以血流動力學參數值解釋顱內動脈瘤栓塞后不同轉歸方向的機理，建立臨床真實狀態的三維血流動力學數值計算分析方法進行篩選，其中，在數值模擬的計算中，引入栓塞治療材料諸如彈簧圈置入后或者支架輔助彈簧圈置入后的顱內動脈瘤及其載瘤血管中的血流動力學模擬計算，得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值為:血流流速、壁面切應力、壁面切應力震蕩因子、切應力梯度或/和低切應力面積。
[0061]在該裝置中，模型建立模塊中還包括第二篩選模塊，用于在建立顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型時，采用SPSS18.0統計程序進行數據處理、評估和預測，定義p〈0.05時差異有統計意義:首先，采用統計學方式確定影響顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的關鍵因素，顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向為保持穩定組及復發組的臨床病例的比較分別采用one-wayANOVA，兩組間采用SNK法，各個臨床特征或血流動力學參數值與栓塞后轉歸方向的相關性采用秩相關分析；然后建立Logistic預測模型，包括:采用多因素分析方法尋找各參數值中對顱內動脈瘤破裂影響最大的，采用ROC曲線評判各指標的診斷效度，分析各個指標下的ROC曲線面積與已有臨床病例的敏感度和特異度，尋找效果最好的血流動力學參數值及臨床特征，將該血流動力學參數值及臨床特征作為評估顱內動脈瘤栓塞后轉歸方向的閾值。
[0062]采用本發明提供的方法及系統，所建立的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型中既有臨床特征又有血流動力學參數值，兩者相結合，能更好地評估顱內動脈瘤栓塞后復發風險，具有臨床的指導意義。
[0063]采用本發明提供的方法及系統評估預測顱內動脈瘤栓塞效果，將多元邏輯回歸方法應用于評估預測顱內動脈瘤栓塞后復發風險。
[0064]以上舉較佳實施例，對本發明的目的、技術方案和優點進行了進一步詳細說明，所應理解的是，以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，并不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
【權利要求】
1.一種顱內動脈瘤栓塞后復發風險的預測方法，其特征在于，該方法包括: 對已有臨床病例進行分析，得到已有臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值及臨床特征分別與顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向之間的關系； 篩選得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值及臨床特征，建立顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型； 利用所建立的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型，用于后續對臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的預測。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述已有臨床病例包括顱內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值、臨床特征及顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述顱內動脈瘤栓塞后的臨床特征包括:顱內動脈瘤的臨床特征及栓塞的臨床特征，其中， 顱內動脈瘤的臨床特征包括:顱內動脈瘤的大小、位置及形狀信息； 栓塞的臨床特征包括:栓塞材料及栓塞程度； 所述栓塞材料為單純彈簧圈栓塞或支架輔助彈簧圈栓塞，所述栓塞程度為完全栓塞或部分栓塞,部分栓塞程度表達為已栓塞體積占原動脈瘤總體積的百分比。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述篩選得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值為: 以血流動力學參數值解釋顱內動脈瘤栓塞后不同轉歸方向的機理，建立臨床真實狀態的三維血流動力學數值模擬計算分析方法，引入單純彈簧圈栓塞或支架輔助彈簧圈栓塞治療后顱內動脈瘤及其載瘤血管內的血流動力學特征,得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值包括:血流流速、壁面切應力、壁面切應力震蕩因子、切應力梯度或/和低切應力面積。
5.如權利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述建立顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型是采用SPSS18.0統計程序進行數據處理、評估和預測，定義p〈0.05時差異有統計意義: 首先，采用統計學方式確定影響顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的關鍵因素，然后建立Logistic預測模型。
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用統計學方式確定影響顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的關鍵因素為: 顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向為保持穩定組和復發組的臨床病例的比較分別采用單因素方差分析one-wayANOVA，兩組間采用SNK法，各個臨床特征或血流動力學參數值與破裂的相關性采用秩相關分析； 所述建立Logistic預測模型為: 采用多因素分析方法尋找各參數值中對顱內動脈瘤栓塞治療后轉歸影響最大的，采用受試者工作特征ROC曲線評判各指標的診斷效度，分析各個指標下的ROC曲線面積與已有臨床病例的敏感度和特異度，尋找效果最好的血流動力學參數值及臨床特征，將該血流動力學參數值及臨床特征作為評估顱內動脈瘤的轉歸方向閾值。
7.一種顱內動脈瘤栓塞后復發風險的預測系統，其特征在于，該系統包括分析模塊、模型建立模塊及預測模塊，其中，分析模塊，用于對已有臨床病例進行分析，得到已有臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值及臨床特征分別與顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向之間的關系； 模型建立模塊，用于篩選得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值及臨床特征，建立顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型； 預測模塊，用于利用所建立的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型，用于后續對臨床病例的顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的預測。
8.如權利要求7所述的預測系統，其特征在于， 分析模塊，還用于所述臨床病例包括:顱內動脈瘤栓塞后的血流動力學參數值、臨床特征及顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向。
9.如權利要求7所述的預測系統，其特征在于， 模型建立模塊中還包括第一篩選模塊，用于以血流動力學參數值解釋顱內動脈瘤栓塞后不同轉歸方向的機理，建立臨床真實狀態的三維血流動力學數值模擬計算分析方法，包括引入單純彈簧圈栓塞或支架輔助彈簧圈栓塞治療后顱內動脈瘤及其載瘤血管內的血流動力學特征，得到顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向對應的血流動力學參數值包括:血流流速、壁面切應力、壁面切應力震蕩因子、切應力梯度和/或低切應力面積。
10.如權利要求7所述的預測系統，其特征在于， 模型建立模塊中還包括第二篩選模塊，用于在建立盧頁內動脈瘤栓塞后的轉歸方向評估模型時，采用SPSS18.0統計程序進行數據處理、評估和預測，定義p〈0.05時差異有統計意義:首先，采用統計學方式確定影響顱內動脈瘤栓塞后的轉歸方向的關鍵因素，然后建立Logistic預測模型。`
【文檔編號】G06F19/00GK103778336SQ201410031300
【公開日】2014年5月7日 申請日期:2014年1月23日 優先權日:2014年1月23日
【發明者】楊新健, 李海云, 張鴻祺, 李佑祥, 張瑩, 王盛章, 張曉龍, 于紅玉, 汪陽, 劉健, 李傳輝 申請人:北京市神經外科研究所