СкаÑаÑÑ Ð²ÑпÑÑк ÑаÑÑÑ 2 - С.Ð. ÐÑÑендиÑÑов аÑÑндаÒÑ ÒÐ°Ð·Ð°Ò ...
СкаÑаÑÑ Ð²ÑпÑÑк ÑаÑÑÑ 2 - С.Ð. ÐÑÑендиÑÑов аÑÑндаÒÑ ÒÐ°Ð·Ð°Ò ...
СкаÑаÑÑ Ð²ÑпÑÑк ÑаÑÑÑ 2 - С.Ð. ÐÑÑендиÑÑов аÑÑндаÒÑ ÒÐ°Ð·Ð°Ò ...
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
124| ҚазҦМУ ХАБАРШЫСЫ<br />
Сравнение результатов нейросетевого прогнозирования клинического течения миопии с результатами клинического<br />
наблюдения представлены в таблице 2.<br />
Таблица 2 - Сравнение результатов нейросетевого прогнозирования клинического течения миопии с результатами<br />
клинического наблюдения.<br />
Нейронная сеть MLP (n = 54) PLN (n = 54)<br />
Клиническое<br />
течение миопии<br />
Стационарная Прогрессирующая Стационарная Прогрессирующая<br />
Total 44 10 43 11<br />
Correct 40 (90,9%) 9 (90,0%) 41 (95,3%) 11 (100%)<br />
Wrong 4 (9,1%) 1 (10,0%) 2 (4,7%) 0<br />
Как видно из таблицы, клиническое наблюдение за пациентами не подтвердило результаты прогнозирования<br />
течения миопии как стационарное в 4 случаях и как прогрессирующее в 1 случае при использовании<br />
MLP. PLN допустила 2 ошибки, прогнозировав в 2 случаях стационарное течение миопии. Эффективность данной<br />
нейронной сети составили 90,5% и 97,65% для MLP и PLN.<br />
Вывод. Диагностическое тестирование неизвестных клинических примеров и результаты клинического<br />
наблюдения показали возможность прогнозирования клинического течения миопии у детей с помощью нейросетевого<br />
анализа. Усредненный показатель эффективности составил 93,1% для стационарной миопии и 95,0%<br />
для прогрессирующей.<br />
Литература<br />
1.Соломаха А.А., Костюнин А.В., Щетинин В.Г. // современные тенденции прогнозирования в медицине. //<br />
Нейроинформатика и ее приложения: Материалы IX Всероссийского семинара. – Красноярск, 2001. – С.162-<br />
163.<br />
2.Киселева О.А., Ткачева Т.В. Анализ использования новых компьютерных технологий в медицине и офтальмологии.<br />
// Вестн.офтальмол.- 2004.-№3.-С.53-56.<br />
3.Логай И.М., Родин С.С., Драгомирецкая Е.И., // Использование исскуственных нейронных сетей в прогнозировании<br />
возможности восстановления послеоперационной остроты зрения более 0,05 при тяжелых отслойках<br />
сетчатки.<br />
4.Комаровских Е.Н. Обоснование нового подхода к ранней диагностике первичной открытоугольной глаукомы.<br />
- Автореферат диссертации на соискании ученой степени д.м.н. – Красноярск. – 2002.<br />
5.Долматова И.А. Автореферат диссертации на соискании ученой степени д.м.н. – Красноярск. – 2003.<br />
Балаларда миопия ағымын нейрожҥелік болжаудын нәтижелілігі.<br />
Аубәкірова А.Ж., Тӛлетова А.С.<br />
Жүргізілген сарапта нәтижесінде жіктеу үшін 14 белгі таңданып, олардың жүйесін жасанды нейронды<br />
жүйе (ЖНЖ) жұмысына кодтау анықталды. SNN жіктеу үшін нейрон жүйесі – кӛпқабатты персептрон<br />
зерттелді. NUClass пакетінің жұмысы үшін тілімді-сызықтық жүйе қолданылды. Миопияның клиникалық<br />
ағымы белгісіз кӛздерді болжау үшін тест жүргізгенде, ӛңделген нейрожүйелі тәсілдердің тиімділігі 90,45%<br />
құрады және осыған сәйкес кӛпқабатты персетронмен тілімді – сызықтық жүйені қолданғанда 97,65% болды.<br />
Efficacy of neuronet in prognosis of clinical currency of myopia in children<br />
Aubakirova A. Jh., Tuletova A.S.<br />
14 enter inputs and data encoding system were suggested for classification task on the basis of analysis. Multi<br />
Layer Perceptron and Piecewise Linear Network in packages SNN and NuClass accordingly were used for developed<br />
ANNs. The effectiveness of developed artificial neural networks in prognosis myopia clinical course were 90,45% using<br />
Multi Layer Perceptron and 97,65% using Piecewise Linear Network.<br />
ИССЛЕДОВАНИЕ ПОЛИМОРФИЗМОВ ДЛИНЫ РЕСТРИКЦИИ ГЕНА COL1A1 У ДЕТЕЙ ПРИ<br />
МИОПИИ ВЫСОКОЙ СТЕПЕНИ И ОТСЛОЙКИ СЕТЧАТКИ<br />
Ботабекова Т.К., Аубакирова А.Ж., Святова Г.С., Аханова Ш.К., Тулетова А.С.<br />
КазНИИ глазных болезней – Алматы, Казахстан<br />
Несмотря на многочисленные исследования роли генетических факторов в развитии миопии, молекулярно-генетические<br />
основы формирования заболевания и ее осложнений до конца не ясны.<br />
К эндогенным факторам риска развития отслойки сетчатки относятся миопия, решетчатая дегенерация<br />
сетчатки, отслойка задней гиалоидной мембраны [1, 2, 3].<br />
По мнению Gentle A., развитие миопии высокой степени всегда ассоциируется с истончением склеры<br />
[4]. Морфологические изменения в склере характеризуются изменением фибриллов коллагена – их ультра-