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目的 探讨破裂小脑下前动脉瘤患者的临床特征及治疗效果。方法 回顾性连续纳入2009年9月至2022年9月于苏州大学附属第一医院神经外科住院治疗的破裂小脑下前动脉瘤患者。收集患者的临床资料(年龄、性别、既往史、临床症状、Hunt-Hess分级、影像学资料等)、治疗方式(显微手术治疗和血管内治疗)、治疗安全性(术前或术中动脉瘤有无再次破裂出血,术后有无新发颅内出血、梗死以及新发神经功能缺损等)、疗效(动脉瘤是否完全夹闭或栓塞完全及术后神经功能改善情况,栓塞效果采用改良Raymond-Roy分级评估)及随访情况(影像学随访和临床随访)。结果 共计纳入17例破裂小脑下前动脉瘤患者,其中男5例,女12例;年龄24~77岁,平均(52±14)岁;4例患者既往有高血压病史,1例合并甲状腺功能亢进,1例既往有系统性血管炎病史。5例患者动脉瘤位于脑桥前段,7例位于脑桥外侧段,1例位于绒球段,4例位于皮质段。入院Hunt-Hess分级:Ⅱ级13例,Ⅲ级3例,Ⅴ级1例。显微手术治疗10例,血管内治疗7例。所有显微手术治疗患者动脉瘤均完全夹闭,血管内治疗患者术后即刻DSA评估动脉瘤改良Raymond-Roy分... 相似文献
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目的探究人工智能(AI)在破裂或先兆破裂颅内多发动脉瘤患者的责任动脉瘤判定及治疗策略制定中的价值。方法回顾性分析2019年10月至2021年10月苏州大学附属第一医院神经外科收治并使用AI进行动脉瘤破裂风险评估的20例破裂或先兆破裂颅内多发动脉瘤患者的临床资料。根据有无明确的出血来源及出血倾向性分为出血明确组、出血不明确组和疑似先兆破裂组。根据AI评估结果判断责任动脉瘤的位置, 并制定治疗策略。出院时采用改良Rankin量表评分(mRS)评估患者的临床结局。结果 20例患者中, 出血明确组5例, 出血不明确组9例, 疑似先兆破裂组6例, 共52个动脉瘤。出血明确组和出血不明确组开颅手术中确认的责任动脉瘤均与AI判断结果一致。疑似先兆破裂组患者依据AI的评估结果优先处理较高风险的颅内动脉瘤, 出院时mRS均为0~1分。结论对于破裂或先兆破裂颅内多发动脉瘤, AI能够有效、准确地判断责任动脉瘤的位置。AI评估结果能够辅助临床医生制定合理的治疗策略。 相似文献
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