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申请/专利权人：陕西马克医疗科技有限公司
摘要：本发明提供了一种经股经导管主动脉瓣置换术前主动脉弓形态的智能预估方法，包括如下步骤：步骤1：获取患者的CTA图像；步骤2：获取中心线及曲率C；步骤3：获得最大曲率点C1与升主动脉的中心线的最大曲率点C2，测量主动脉直径最大值L1与瓣环平面直径L2；步骤4：确定入路指数IA；步骤5：对变量进行筛选；对以上得到的结果进行10折交叉验证；步骤6：分析构建模型；步骤7：分析变量，筛选结果，分析构建的模型，并与LASSO方法所构建的两个模型进行比较；步骤8：随后，进行决策曲线分析，以确定IA风险模型在临床实践中的适用性；该预估方法有利于提高经股经导管主动脉瓣置换术治疗主动脉瓣疾病的成功率。
主权项：1.一种经股经导管主动脉瓣置换术前主动脉弓形态的智能预估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取患者的CTA图像，以便获取主动脉弓三维模型；步骤2：获取自左心室流出道起至降主动脉的整段主动脉弓的中心线及曲率C；步骤3：获得降主动脉的中心线的最大曲率点C1与升主动脉的中心线的最大曲率点C2，测量升主动脉最大曲率点的平面至主动脉瓣环平面的各层直径，取得主动脉直径最大值L1与瓣环平面直径L2；步骤4：采用最小绝对收缩和选择操作符LASSO方法对变量进行筛选；对以上得到的结果进行10折交叉验证；步骤5：根据患者的手术结局构建Logistic回归模型，确定入路指数IA为：IA＝40％*C1*100+20％*L1L2*100+40％*C2*100；步骤6：将LASSO方法筛选好的变量纳入构建预测模型中，并分别采用随机森林RF方法与Logistic回归LR分析构建模型；步骤7：根据步骤6LASSO方法分析得到的变量筛选结果，只纳入IA为预测变量后，分别采用RF方法RF’与Logistic回归LR’分析构建模型，并与LASSO方法所构建的两个模型进行比较；步骤8：随后，进行决策曲线分析，以确定IA风险模型在临床实践中的适用性。
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