В даний час в МНТК «Мікрохірургія ока» імені С.Ф.Федорова тривають розробки по створенню
автоматизованої системи діагностики захворювань зорового нерва.
Створено базу даних, до якої внесено інформацію про 3360 пацієнтів з вродженою та набутою патологією
зорового нерва і 100 здорових осіб у віці від 18 до 76 років. Комплект обладнання складався з фундус-камери
Zeiss - FF 450, комп’ютера з програмним забезпеченням.
Вивчені з обмеженою вибіркою оцифрованих зображень диска зорового нерва з різними діагнозами
захворювань вісім нейронних мереж забезпечили постановку правильного діагнозу з імовірністю від 0,85 до
0,96. Результати роботи нейронної мережі в діагностиці наступних нозологічних форм: «Норма», «Атрофія
зорового нерва», «Аномалії ДЗН», «Застійні диски», «Глаукоматозна оптична нейропатія», показали наявність
достовірних стійких відмінностей. Кращою мережею визнана імовірнісна нейронна мережа 80:80-70-4:1, з
рівнем правильної класифікації - 1.0 і поточної помилкою навчання - 0.0.
Висновки. 1. Створений нами колориметричний метод діагностики захворювань диска зорового нерва
на основі застосування нейромереж є новим і перспективним в офтальмологічних дослідженнях. 2. Створено
програмне забезпечення, що доводить можливість точної та об’єктивної діагностики та диференціальної
діагностики захворювань зорового нерва по колориметричним еталонам за допомогою самонавчальної
системи. 3. Нейромережі, навчені за обмеженою вибіркою оцифрованих зображень диска зорового нерва,
забезпечили постановку точного діагнозу з імовірністю від 0,85 до 0,96. 4. Впровадження нової експертної
медичної офтальмологічної системи може призвести до зміни всієї технології обстеження та лікування хворих.
Currently, the FSBI «The Acad. S.N. Fyodorov Eye Microsurgery Complex « continuing development of the
automated diagnostic system diseases of the optic nerve.
A database was created, which included information on 3360 patients with congenital and acquired disorders
of the optic nerve, and 100 healthy individuals aged 18 to 76 years. The set of equipment consisted of a fundus
camera Zeiss - FF 450, the computer with the software.
Trained on a limited sample of digitized images of the optic nerve with different diagnoses of diseases eight neural
networks have provided the correct diagnosis with a probability of 0.85 to 0.96. The results of the neural network in the
diagnosis of these clinical entities, «Normal», «Atrophy of the optic nerve», «Anomalies of the optic disk,» «Papilloedema”,
“Glaucomatous optic neuropathy,” revealed the presence of significant differences resistant. The best network is recognized
as a probabilistic neural network 80:80-70-4:1, with the level of correct classification - 1.0 and the current error learning - 0.0.
Conclusions: 1. We created a colorimetric method for diagnosis of diseases of the optic nerve through the
application of neural networks is a new and promising research in ophthalmology. 2. Powered software, proving
the possibility of accurate and objective diagnosis and differential diagnosis of diseases of the optic nerve by a
colorimetric standards through self-learning system.
3. Neural network trained on a limited sample of digitized images of the optic nerve, have provided an accurate
diagnosis with a probability of 0.85 to 0.96. 4. The introduction of a new expert medical ophthalmic system can
lead to a change in the entire technology evaluation and treatment of patients.
