Дальневосточный государственный медицинский университет Поиск | Личный кабинет | Авторизация
Поиск статьи по названию
Поиск книги по названию
Каталог рубрик
в коллекциюДобавить в коллекцию

Машинное обучение при поиске взаимоотношений размеров и структуры стенки восходящей аорты при ее расширении различной степени


Аннотация:

Цель. Поиск связей патологических изменений стенки восходящей аорты (ВА) с ее планиметрическими характеристиками при несиндромной несемейной (спорадической) аневризме и расширении ВА. В исследование были включены 174 пациента со спорадическими аневризмами и расширениями ВА, планово оперированные в период с 1.2010 по VII.2015 гг и разделенные на 2 группы: больные с аневризмой ВА (АВА) (диаметр ВА >50 мм) и трехстворчатым аортальным клапаном (АК) со значимым аортальным стенозом (АС) или регургитацией (группа АВА, n=120), и лица с пограничным расширением ВА (диаметр ВА 45-50 мм), ассоциированным с двустворчатым АК и значимым АС (группа пограничного расширения, n=54). Использовались стандартные лабораторные тесты, инструментальные методы, патогистологическое исследование стенки ВА. Статистическая обработка осуществлялась в среде разработки SPYDER 4.1.5 (язык Python 3.8) и включала однофакторный корреляционный анализ, логистический регрессионный анализ, а также методы машинного обучения (МО) с учителем (машина опорных векторов, метод k-ближайшего соседа, случайный лес). В результате при логистическом регрессионном анализе были выявлены положительные связи между атеросклерозом ВА и возрастом, кистозным медианекрозом (КМ) и диаметрами синусов Вальсальвы. Метод машины опорных векторов продемонстрировал тенденции к расширению ВА на уровне СВ у лиц с КМ (точность 60,5%), а также к расширению тубулярной части ВА при атеросклерозе (точность 79.2%). В ходе анализа методом "случайный лес” первым этапом были построены деревья решений для предсказания трех исходов: наличие КМ, атеросклероза либо нормальной структуры аорты; точность модели составила 64,2%. Далее переменные "КМ” и "атеросклероз” были объединены, и предсказание осуществлялось для исходов "нормальная структура стенки ВА" и "патологическая структура стенки ВА”; точность модели составила 73,5%. Заключение. Использование МО открывает новые возможности для прогнозирования аортопатии и пациент-ориентированного подхода к лечению. При аортальной недостаточности оправдан более агрессивный подход к вмешательству на ВА. Для прогнозирования аортопатий нецелесообразно использовать индексированные к площади поверхности тела диаметры грудной аорты. Перспективными могут стать заборы образцов стенки аорты в виде циркулярных срезов с последующим сплошным патологическим исследованием.

Авторы:

Успенский В.Е.
Сапранков В.Л.
Мазин В.И.
Заварзина Д.Г.
Малашичева А.Б.
Иртюга О.Б.
Моисеева О.М.
Гордеев М.Л.

Издание: Российский кардиологический журнал
Год издания: 2023
Объем: 9с.
Дополнительная информация: 2023.-N 11.-С.135-143. Библ. 13 назв.
Просмотров: 7

Рубрики
Ключевые слова
агрессивность
анализ
аневризма
аорта
аортальная
аорты
ассоциированные
атеросклероз
болеющие
больные
вальсальвы
вектор
взаимоотношения
включениями
вмешательства
возможности
возраст
восходящая
грудная
грудной
групп
даль
двустворчатый
дерево
изменение
индексирование
инструментальная
использование
исследование
исход
кардиология
кистозная
клапан
ключ
корреляционный
лабораторная
леса
лечение
лица
лицами
логистические
машина
машинное
машины
медианекроз
метод
методы
модели
наличия
недостаточность
новые
нормальная
обработка
образцов
обучение
обучения
одного
оперированный
опорные
оправа
патогистология
патологическая
пациент
первая
переменным
период
перспективная
планиметрический
плановый
площадь
поверхности
пограничная
подход
поиск
положительные
послед
прогнозирование
разделение
различный
размеров
разработка
расширение
регрессионный
регургитация
результата
решение
риск
риска
связей
синусов
слова
случайные
состав
спорадический
среда
срезы
стандартные
статистические
статьи
стенка
стеноз
степени
структур
тела
тесты
точная
трехстворчатого
тубулярный
уровни
учитель
фактор
факторы
характеристика
цель
циркулярная
части
этап
язык
Ваш уровень доступа: Посетитель (IP-адрес: 3.144.45.61)
Яндекс.Метрика