09.04.2015 Views

Скачать выпуск часть 2 - С.Ж. Асфендияров атындағы Қазақ ...

Скачать выпуск часть 2 - С.Ж. Асфендияров атындағы Қазақ ...

Скачать выпуск часть 2 - С.Ж. Асфендияров атындағы Қазақ ...

SHOW MORE
SHOW LESS

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-

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!