ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ РАННЕГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРКИНСОНИЧЕКОГО СИНДРОМА ПРИ ХРОНИЧЕСКОЙ ИШЕМИИ МОЗГА
Loading...
Date
2020
Authors
Андронова, М.А.
Статинова, Е.А.
Сайко, Д.Ю.
Андронова, И.А.
Черний, Т.В.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
International conference "MODERN PERSPECTIVES FOR BIOMEDICAL SCIENCES: FROM BENCH TO BEDSIDE”; National Laboratory Astana
Abstract
Введение: В последние годы отмечается тенденция к омоложению хронической ишемии мозга
(ХИМ), поэтому важно на основе комплексного клинико-неврологического и клинико-инструмен-
тального обследований обеспечить раннюю диагностику паркинсонического синдрома у боль-
ных ХИМ.
Методы: в работе использованы клинические, нейропсихологические, электрофизиологические
(ЭЭГ, ЭКГ и вариабельность ритма сердца), ультразвуковые (транскраниальная допплерография),
статистические (построение и анализ нейросетевых моделей в пакете StatisticaNeuralNetworks 4.0)
методы.
Результаты: Для проведения кластеризации данных исследуемых в многомерном пространстве
признаков использовали сети Кохонена. Все показатели больных ХИМ были дифференцированы
на два нейрона в выходном слое, и были разделены на два кластера (Cl 1и Cl 2).
Выводы: На основании кластерного анализа были разработаны «математические модели» ХИМ
с доминированием паркинсонического синдрома (ПС) (Cl 1) и без ПС (Cl 2) в количественных пара-
метрах (Ме(ДИ±95%)) клинических, неврологических, нейропсихологических, нейрофизиологиче-
ских и гемодинамических показателей.
Description
Keywords
хроническая ишемия мозга, паркинсонический синдром, нейросетевое моделирование, Research Subject Categories::MEDICINE