Перинатальная патология центральной нервной системы занимает ведущие позиции в структуре детской заболеваемости, что диктует необходимость поиска оптимальных подходов к ранней диагностике гипоксически-ишемических и травматических поражений центральной нервной системы, в том числе с использованием технологий математического моделирования. Цель работы состоит в создании и апробации математической модели дифференциальной диагностики гипоксически-ишемических и травматических поражений нервной системы у детей с использованием метода кариометрии. В исследование были включены 290 доношенных детей первого года жизни: первая группа сравнения включала 120 новорожденных с гипоксически-ишемическим поражением центральной нрвной системы, вторая – 120 новорожденных с ее травматическим поражением, контрольная группа включала 50 здоровых детей. Всем детям в возрасте 1, 3, 6, 9 месяцев и 1 года оценивались физическое и нервно-психическое развитие, двигательные функции по методу Л. Т. Журбы. На первом месяце жизни проводились нейросонография головного мозга, рентгенологическое обследование головы и шейного отдела позвоночника в двух проекциях. В возрасте 1, 3 и 6 месяцев выполнялось морфологическое исследование лимфоцитов (кариометрия). Для создания математической модели дифференциальной диагностики гипоксически-ишемических и травматических поражений нервной системы были взяты 12 показателей нейросонографии и 4 показателя морфологии лимфоцитов периферической капиллярной крови (площадь и периметр ядра, площадь и периметр клетки). В построении диагностической модели использовали самообучающуюся искусственную нейронную сеть, работа которой воспроизведена при помощи созданного программного приложения. Исследование показало, что полученная нами модель проста в использовании, экономит время на постановку диагноза, обладает высокой степенью распознавания: специфичность модели – 89,2%, чувствительность 92%.
Perinatal pathology of the Central nervous system (CNS) occupies a leading position in the structure of childhood morbidity, which dictates the need to find optimal approaches to the early diagnosis of hypoxic-ischemic and traumatic CNS lesions, including using mathematical modeling technologies. Objective: to create and test a mathematical model for differential diagnosis of hypoxic-ischemic and traumatic lesions of the nervous system in children using the karyometry method. The study included 290 full-term infants of the first year of life: the first comparison group included 120 newborns with hypoxic – ischemic CNS damage, the second group-120 newborns with traumatic CNS damage, the control group included 50 healthy children. All children aged 1, 3, 6, 9 months and 1 year were evaluated for physical and neuropsychic development, motor functions according to the method of L. T. Zhurba. In the first month of life, neurosonography of the brain, x-ray examination of the head and cervical spine in two projections were performed. Morphological examination of lymphocytes (karyometry) was performed at the ages of 1, 3 and 6 months. To create a mathematical model for differential diagnosis of hypoxic-ischemic and traumatic lesions of the nervous system, 12 indicators of neurosonography and 4 indicators of peripheral capillary blood lymphocyte morphology (area and perimeter of the nucleus, area and perimeter of the cell) were taken. A self-learning artificial neural network was used in the construction of the diagnostic model, the operation of which was reproduced using the created software application. The study showed that the model we obtained is easy to use, saves time for diagnosis, and has a high degree of recognition: the model specificity is 89,2%, and the sensitivity is 92%.
Bone Marrow Environment in Metastatic Neuroblastoma
