TY - JOUR

T1 - ФОРМИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ПЕДИАТРИЧЕСКОЙ БАЗЫ ЭЛЕКТРОРЕТИНОГРАММЫ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ АЛГОРИТМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ВРАЧОМ

AU - Жданов, Алексей Евгеньевич

AU - Долганов, Антон Юрьевич

AU - Казайкин, Виктор Николаевич

AU - Борисов, Василий Ильич

AU - Пономарев, Вячеслав Олегович

AU - Доросинский, Леонид Григорьевич

AU - Лизунов, Александр Владиленович

AU - Лучиан, Е.

AU - Бао, С.

N1 - Publisher Copyright: © 2022 Scientific Research Institute — Ochapovsky Clinical Regional Hospital no. 1. All Rights Reserved.

PY - 2022

Y1 - 2022

N2 - Электроретинография - это неинвазивный электрофизиологический метод, стандартизированный международным обществом клинической электрофизиологии зрения. Начиная с 1989 г. электроретинография используется для клинического применения и стандартизации электрофизиологических протоколов диагностики сетчатки. В фундаментальных офтальмологических исследованиях электроретинография также является хорошо зарекомендовавшим себя методом функциональной диагностики для оценки состояния сетчатки глазного анализатора. Создание стандартизированных протоколов является важным, но часто недооцениваемым фактором для мониторинга успешной молекулярной терапии при дегенерации сетчатки и необходимым для переноса на пациентов. В модели заболевания пигментного ретинита или ахроматопсии, когда поражается преимущественно один тип фоторецепторов, колбочек или палочек, и соответствующий электрический ответ полностью отсутствует, требуется обнаружение даже незначительных улучшений после терапевтического лечения. Таким образом, стандартизированные протоколы позволяют реализовывать электроретинографию в условиях оптимизации чувствительности и специфичности во время клинических испытаний. Следует отметить, что в литературе, посвящённой заболеваниям сетчатки, демонстрируются клинические случаи, при которых у пациентов может быть одновременно несколько заболеваний сетчатки. В таких случаях необходимо с высокой точностью обнаруживать группу характеристик электрофизиологических сигналов с целью улучшения применения различных диагностических решений. Классификация сигналов электроретинограммы напрямую зависит от качества размеченной биомедицинской информации или баз данных, в дополнение к этому точность полученных результатов классификации зависит не только от компьютерных технологий, но и от качества входных данных. Следует отметить, что на сегодняшний день анализ сигналов электроретинограммы осуществляется преимущественно вручную и во многом зависит от опыта клиницистов. Разработка автоматизированных алгоритмов анализа сигналов электроретинограммы может позволить упростить рутинные процессы и улучшить качество диагностики глазных заболеваний. В статье описано формирование параметров педиатрической базы электроретинограммы для разработки алгоритма поддержки принятия решения врачом. Параметры сигналов получены путём извлечения параметров из вейвлет-скалограммы сигнала электроретинограммы с использованием методов цифровой обработки изображений и машинного обучения.

AB - Электроретинография - это неинвазивный электрофизиологический метод, стандартизированный международным обществом клинической электрофизиологии зрения. Начиная с 1989 г. электроретинография используется для клинического применения и стандартизации электрофизиологических протоколов диагностики сетчатки. В фундаментальных офтальмологических исследованиях электроретинография также является хорошо зарекомендовавшим себя методом функциональной диагностики для оценки состояния сетчатки глазного анализатора. Создание стандартизированных протоколов является важным, но часто недооцениваемым фактором для мониторинга успешной молекулярной терапии при дегенерации сетчатки и необходимым для переноса на пациентов. В модели заболевания пигментного ретинита или ахроматопсии, когда поражается преимущественно один тип фоторецепторов, колбочек или палочек, и соответствующий электрический ответ полностью отсутствует, требуется обнаружение даже незначительных улучшений после терапевтического лечения. Таким образом, стандартизированные протоколы позволяют реализовывать электроретинографию в условиях оптимизации чувствительности и специфичности во время клинических испытаний. Следует отметить, что в литературе, посвящённой заболеваниям сетчатки, демонстрируются клинические случаи, при которых у пациентов может быть одновременно несколько заболеваний сетчатки. В таких случаях необходимо с высокой точностью обнаруживать группу характеристик электрофизиологических сигналов с целью улучшения применения различных диагностических решений. Классификация сигналов электроретинограммы напрямую зависит от качества размеченной биомедицинской информации или баз данных, в дополнение к этому точность полученных результатов классификации зависит не только от компьютерных технологий, но и от качества входных данных. Следует отметить, что на сегодняшний день анализ сигналов электроретинограммы осуществляется преимущественно вручную и во многом зависит от опыта клиницистов. Разработка автоматизированных алгоритмов анализа сигналов электроретинограммы может позволить упростить рутинные процессы и улучшить качество диагностики глазных заболеваний. В статье описано формирование параметров педиатрической базы электроретинограммы для разработки алгоритма поддержки принятия решения врачом. Параметры сигналов получены путём извлечения параметров из вейвлет-скалограммы сигнала электроретинограммы с использованием методов цифровой обработки изображений и машинного обучения.

KW - decision tree

KW - electro physiological study

KW - electroretinogram

KW - electroretinography

KW - EPS

KW - ERG

KW - machine learning

KW - wavelet analysis

KW - wavelet scalogram

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=48510813

UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85136714344&partnerID=8YFLogxK

U2 - 10.29413/ABS.2022-7.2.20

DO - 10.29413/ABS.2022-7.2.20

M3 - Статья

VL - 7

SP - 190

EP - 198

JO - Acta Biomedica Scientifica

JF - Acta Biomedica Scientifica

SN - 2541-9420

IS - 2

ER -