Достижения и перспективы в диагностике дегенеративных оптиконейропатий

Abstract

Статья посвящена ранней диагностике глаукомной и демиелинизирующей оптиконейропатии. Проблема решалась в двух направлениях. Во-первых, с помощью статистических методов осуществлялся поиск наиболее информативных структурных и функциональных монопараметров поражения ганглионарных клеток сетчатки. Во-вторых, с помощью нейросетевого анализа, на основе создания собственной конфигурации классического персептрона, разрабатывались диагностические классификаторы: 1) классификатор, который использует все изучаемые параметры — структурные, функциональные, социально-гендерные; 2) классификаторы, основанные на 2–3 наиболее информативных параметрах.

In order to identify the most informative monoparameters and develop neural network classifiers in the diagnosis of degenerative optic neuropathies (ONP), the structural and functional indicators of the results of optical coherence tomography, scanning laser polarimetry, static computed polarimetry and visometry in 174 eyes of 88 patients with primary open-angle glaucoma were analyzed (82 groups) and 408 eyes of 204 patients with relapsing-remitting multiple sclerosis (126 healthy eyes of the control group). Statistical methods made it possible to determine the most informative monoparameters in the diagnosis of degenerative optic neuropathies. Neural network techniques made it possible to develop a classifier for the diagnosis of glaucoma and demyelinating ONP, respectively with a sensitivity of 89.5 % and 84.0 %, as well as to identify the most sensitive combinations for glaucoma ONP with a sensitivity of up to 92.0 % and demyelinating ONP with a sensitivity of up to 96.0 %.