HALLYM UNIVERSITY;INDUSTRY ACADEMIC COOPERATION FOUNDATION
发明人:
JEON JIN PYEONG,전진평,LEE JAE JUN,이재준
申请号：
KR1020180031681
公开号：
KR1020098400000B1
申请日:
2018.03.19
申请国别(地区):
KR
年份:
2019
代理人:
摘要：
A method for predicting persistent hemodynamic depression (PHD) occurring after carotid artery angioplasty and stenting (CAS) comprises the following steps: performing learning in an artificial neural network (ANN) by receiving risk factor data affecting the occurrence of PHD after CAS and the results as learning data； and inputting the risk factor data of a patient as test data in the learned ANN to predict the occurrence of PHD of the patient after CAS, performing calculation using the ANN and determining the occurrence of PHD of the patient. The risk factor data comprises clinical factors of each patient and radiological factors. The clinical factor comprises information with respect to gender and age. The radiological factor comprises information with respect to locations of lesions and distances separated from the branch of the lesions.COPYRIGHT KIPO 2019본 발명의 실시 예에 따른 경동맥 스텐트 삽입술(CAS) 후 발생하는 지속적인 혈류역학적 이상(PHD)을 예측하는 방법은 CAS 후 PHD의 발생에 영향을 미치는 위험인자 데이터 및 그에 대한 결과값을 학습 데이터로 입력받아 ANN(Artificial Neural Network)에서 학습을 수행하는 단계 및 대상 환자의 CAS 후 PHD의 발생 여부를 예측하기 위해, 학습된 ANN에 상기 환자의 위험인자 데이터를 테스트 데이터로 입력하고, 상기 ANN을 이용한 연산을 수행하여 대상 환자의 PHD의 발생 여부를 판단하는 단계를 포함하고, 상기 위험인자 데이터는 환자별 임상인자와 방사선학적 인자를 포함하여 구성되되, 상기 임상인자는 성별, 연령에 대한 정보를 포함하고, 상기 방사선학적 인자는 병변의 위치, 병변의 분기로부터 이격된 거리에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 한다.
