DOI: 10.25881/BPNMSC.2019.40.47.006

Авторы

Ахмедиев Т.М.

Республиканский специализированный научно-практический медицинский центр нейрохирургии, Ташкент, Узбекистан

Аннотация

На основании математического прогнозирования на базе методов искусственных нейронных сетей определены прогностические факторы исхода спинальных дизрафий с гидроцефалией у 98 детей. Суть математического эксперимента выражалась в задании различных классификаций на выборке и медицинской интерпретации результатов обучения искусственных нейронных сетей. Для численных расчетов использовались компьютерные программы. Установлены группы диагностических критериев, оказывающих влияние на прогнозирование исходов лечения спинальных дизрафий с гидроцефалией у детей. Комплексная диагностика и дифференцированное лечение, с учетом установленных диагностических критериев позволили уменьшить число неблагоприятных исходов в 1,4 раза.

Ключевые слова: спинальные дизрафии, гидроцефалия, искусственные нейронные сети, прогнозирование исхода.

Список литературы

1. Воронов В.Г. Клиника, диагностика и хирургическое лечение пороков развития спинного мозга и позвоночника у детей: Дисc. док. мед. наук. – СПб.; 2001. – 215 с.

2. Гайдар Б.В. Гидроцефалия. Практическая нейрохирургия: Руководство для врачей. – СПб.; 2002. – С. 552–570.

3. Игнатьев Н.А. Аппроксимация непрерывных функций через синтез нейронных сетей с минимальной конфигурацией // Вычислительные технологии. – 2009. – Т.14. – №1. – C. 80–84.

4. Игнатьев Н.А. Выбор собственного пространства объекта с использованием нелинейных преобразований признаков // Информационные технологии. – 2018. – Т.24. – №10. – С. 665–670.

5. Ковтун О.П., Овсова О.В., Николаева Е.Б. Врожденные пороки развития центральной нервной системы у детей: оценка факторов риска и клинические особенности // Нейрохирургия и неврология детского возраста. – 2007. – № 3. – С. 11–16.

6. Мартыненко А.А. Хирургическое лечение детей со спинномозговыми грыжами: Автореф. дисс. канд. мед. наук. – Омск; 2010. – 22 с.

7. Шамсиев А.М., Алиев Б. Совершенствование диагностики и лечения спинномозговых грыж у новорожденных // Ученые записки Орловского государственного университета. Серия: Естественные, технические и медицинские науки. – 2014. – Т.2. – №7. – С. 108–109.

8. Alatas I, Canaz G, Kayran NA, et al. Shunt revision rates in myelomeningocele patients in the first year of life: a retrospective study of 52 patients. Childs Nerv Syst. 2018;34(5):919–923. doi: 10.1007/s00381-017-3663-z.

9. Colombo GL, Di Matteo S, Vinci M, et al. A cost-of-illness study of spina bifida in Italy. Clinicoecon Outcomes Res. 2013;5:309–316. doi: 10.2147/CEOR. S42841.

10. Ignat’ev NA, Rakhimov ShI. Synthesis of artificial neural networks with the minimal configuration and their transparency. In: Proceedings of the 3rd International Conference on Research and education in Mathematics; 2007 Apr 10-12; Kuala Lumpur, Malaysia. Malaysia; 2007. p. 98-101.

11. Kumar R, Singh SN. Spinal dysraphism: trends in nortern India. Pediatr Neurosurg. 2003;38(3):133–145. doi: 10.1159/000068819.

12. Norkett W, McLone DG, Bowman R. Current management strategies of hydrocephalus in the child with open spina bifida. Top Spinal Cord Inj Rehabil. 2016;22(4):241–246. doi: 10.1310/sci2204-241.

13. Tuli S, Drake J, Lamberti-Pasculli M. Long-term outcome of hydrocephalus management in myelomeningoceles. Childs Nerv Syst. 2003;19(5–6):286–291. doi: 10.1007/s00381-003-0759-4.

14. Zabsonre DS, Lankoande H, Zoungrana-Ouattara CF, et al. Association of Hydrocephalus with neural tube defect: our experience with the surgical treatment in one or in two operative stages (on separate days). Pediatr Neurosurg. 2019;54(1): 1–5. doi: 10.1159/000494562.