Оценка эффективности алгоритма поддержки принятия решения врачом при дистрофии сетчатки с использованием методов машинного обучения

Abstract

Электроретинография является перспективным методом электрофизиологического тестирования, позволяющего диагностировать заболевания, связанные с нарушениями сосудистых структур сетчатки зрительного анализатора. Классический анализ электроретинограммы строится на оценке 4 параметров в амплитудно-временном представлении и часто нуждается в конкретизации с использованием альтернативных методов диагностики. В настоящем исследовании предлагается использование оригинального алгоритма поддержки принятия решения врачом для диагностирования дистрофии сетчатки. Алгоритм построен на базе методов машинного обучения и использует параметры, извлеченные из вейвлет-скалограммы педиатрических и взрослых сигналов электроретинограмм. Также в исследовании используется размеченная база данных педиатрических и взрослых сигналов электроретинограмм, записанная с помощью компьютеризированной электрофизиологической рабочей станции EP-1000 (Tomey GmbH) в Екатеринбургском центре МНТК «Микрохирургия глаза». Научная новизна настоящего исследования заключается в разработке специального алгоритмического обеспечения для анализа процедуры извлечения параметров из вейвлет-скалограммы сигнала электроретинограммы с использованием функции cwt библиотеки PyWT, где в качестве базисной функции был выбран вейвлет Гаусса 8-го порядка. Также научная новизна заключается в разработке алгоритма анализа сигналов электроретинограмм, который в сравнении с классическим анализом реализует классификацию взрослых сигналов электроретинограммы на 19 % точнее, а педиатрических сигналов на 20 % точнее, чем классический анализ.