Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Venous Thrombosis III: Interprofessional Care01:29

Venous Thrombosis III: Interprofessional Care

383
Venous thrombosis requires effective prevention and treatment strategies to improve patient outcomes and reduce potential complications.Prevention StrategiesHealthcare providers must prioritize preventing venous thromboembolism (VTE) for all adult patients upon admission. Interventions depend on bleeding and thrombosis risk, medical history, current medications, diagnoses, planned procedures, and patient preferences. Patients on bed rest should change positions every two hours and, if not...
383
Venous Thrombosis II: Clinical Manifestations and Diagnostic Studies01:20

Venous Thrombosis II: Clinical Manifestations and Diagnostic Studies

355
The key difference between Superficial Vein Thrombosis (SVT) and Deep Vein Thrombosis (DVT) lies in their location and severity.Clinical ManifestationsSVT typically presents with localized pain, tenderness, and redness along the course of a superficial vein, often accompanied by a palpable, cord-like structure under the skin. This condition is usually less dangerous than DVT but can be uncomfortable and may lead to complications such as cellulitis or, rarely, a clot extension into the deep...
355
Venous Thrombosis I: Introduction01:30

Venous Thrombosis I: Introduction

504
Venous thrombosis, the most common disorder of the veins, involves the formation of a thrombus or blood clot associated with vein inflammation. It can be classified as either superficial vein thrombosis or deep vein thrombosis.Superficial Vein Thrombosis: This involves the formation of a thrombus in a superficial vein, usually the greater or lesser saphenous vein. Though less severe than deep vein thrombosis (DVT), SVT can lead to complications if untreated.Deep Vein Thrombosis (DVT): This...
504

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Prediction of risk stratification in acute pulmonary embolism using a combined CTPA radiomics and machine learning model.

Medicine·2026
Same author

Preoperative prediction of lymph node metastasis in adenocarcinoma of esophagogastric junction using CT texture analysis combined with machine learning.

Medicine·2025
Same author

Prediction of short-term adverse clinical outcomes of acute pulmonary embolism using conventional machine learning and deep Learning based on CTPA images.

Journal of thrombosis and thrombolysis·2024
Same author

Texture analysis based on CT for predicting the differentiation of esophageal squamous cancer: An observational study.

Medicine·2024
Same author

Predictive Value of Pulmonary Artery Distensibility for Short-Term Adverse Clinical Outcomes in Patients with Acute Pulmonary Embolism.

Clinical and applied thrombosis/hemostasis : official journal of the International Academy of Clinical and Applied Thrombosis/Hemostasis·2024
Same author

Decreased pulmonary artery distensibility as a marker for severity in acute pulmonary embolism patients undergoing ECG-gated CTPA.

Journal of thrombosis and thrombolysis·2021

関連する実験動画

Updated: Feb 17, 2026

Deep Vein Thrombosis Induced by Stasis in Mice Monitored by High Frequency Ultrasonography
06:44

Deep Vein Thrombosis Induced by Stasis in Mice Monitored by High Frequency Ultrasonography

Published on: April 13, 2018

10.5K

複数の機械学習方法に基づく深静脈血栓形成の安定性に関する予測モデル.

Yaxi Yu1, Min Wang1, Jianxia Song1

  • 1Hebei North University, Zhangjiakou, China.

Phlebology
|February 16, 2026
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

機械学習モデルは,臨床データとコンピュータ断層撮影 (CT) の質感特性を用いて,深静脈血栓症 (DVT) の安定性を効果的に予測します. ロジスティック回帰モデルは,DVTの安定性を特定する上で優れたパフォーマンスを示し,臨床意思決定を支援しました.

キーワード:
深い静脈の血栓症である深静脈トロンボシス機械学習 (Machine Learning) とは,機械学習 (Machine Learning) とは,機械学習 (Machine Learning) と呼ばれるものです.予測モデルの予測モデル安定性の安定性についてです.テクスチャー分析 テクスチャー分析

さらに関連する動画

A Multicenter MRI Protocol for the Evaluation and Quantification of Deep Vein Thrombosis
10:26

A Multicenter MRI Protocol for the Evaluation and Quantification of Deep Vein Thrombosis

Published on: June 2, 2015

18.0K

関連する実験動画

Last Updated: Feb 17, 2026

Deep Vein Thrombosis Induced by Stasis in Mice Monitored by High Frequency Ultrasonography
06:44

Deep Vein Thrombosis Induced by Stasis in Mice Monitored by High Frequency Ultrasonography

Published on: April 13, 2018

10.5K
A Multicenter MRI Protocol for the Evaluation and Quantification of Deep Vein Thrombosis
10:26

A Multicenter MRI Protocol for the Evaluation and Quantification of Deep Vein Thrombosis

Published on: June 2, 2015

18.0K

科学分野:

  • メディカルイマージング (医学イメージング)
  • 機械学習 (Machine Learning) とは,機械学習 (Machine Learning) について学ぶことです.
  • 血管医学 血管医学とは

背景:

  • 深静脈血栓症 (DVT) は大きなリスクを持ち,安定性は急性肺栓塞 (APE) のような結果を予測する重要な要因である.
  • DVTの安定性を正確に予測することは,適時かつ適切な臨床介入に不可欠です.

研究 の 目的:

  • DVTの安定性を予測するための複数の機械学習 (ML) モデルを開発し,比較する.
  • DVTの安定性予測のための臨床的およびコンピュータ断層撮影 (CT) の質感特性を利用した最適なモデルを特定する.

主な方法:

  • DVT患者の108人を分析し,安定した (APEなし) および不安定な (APEのある) グループに分類しました.
  • CTテクスチャの特徴は,血栓領域から抽出され,臨床データは収集されました.
  • 4つのMLアルゴリズム (ロジスティック回帰,SVM,KNN,XGBoost) は,臨床およびCTテクスチャの特徴の組み合わせを使用してトレーニングおよび検証されました.

主要な成果:

  • ロジスティック回帰 (LR) モデルは,最も高い予測性能を達成しました.
  • LRモデルのメトリックには,AUC 0.87,精度 0.79,精度 0.75,リコール 0.80,および特異性 0.87.のAUCが含まれていました.
  • LRモデルは,SVM,KNN,XGBoostモデルと比較して優れた予測能力を実証しました.

結論:

  • 臨床およびCTのテクスチャ特性を統合した機械学習モデルは,DVTの安定性を確実に予測することができます.
  • 開発されたMLモデル,特にLRモデルは,DVTの安定性を評価し,患者の管理を導くための有望なツールです.