УДК 617.761:614.253.83

http://doi.org/10.31288/oftalmolzh202027078

 

Система підтримки прийняття рішень лікарем щодо визначення патології екстраокулярних м’язів

М. Л. Кочина, д-р біол. наук, професор; Ю. А. Дьомін 1, д-р мед. наук, , професор; О. В. Яворський 2, д-р мед. наук, професор; Н. М. Ковтун 3, лікар-офтальмолог; О. Г. Фірсов 4, канд. тех. наук

Чорноморський національний університет ім. Петра Могили; Миколаїв (Украина)

1 Харківська медична академія післядипломної освіти;   Харків (Украина)

2 Харківський національний медичний університет; Харків (Украина)

3 Міжнародний медичний центр «Офтальміка»; Харків (Украина)

4 ТОВ «АСТЕР-АЙТІ»; Харків (Украина)

E-mail:  kochinaml@gmail.com

КАК ЦИТИРОВАТЬ: Кочина М. Л. Система підтримки прийняття рішень лікарем щодо визначення патології екстраокулярних м’язів / М. Л. Кочина, Ю. А. Дьомін, О. В. Яворський, Н. М. Ковтун,  О. Г. Фірсов // Офтальмол. журн. – 2020. – № 2. – С. 70-78. http://doi.org/10.31288/oftalmolzh202027078

 

Вступ. Впровадження у клінічну практику систем підтримки прийняття рішень лікарем дозволяє у багатьох випадках підвищити ефективність діагностики, лікування та диспансерного нагляду за офтальмологічними хворими.

Метою роботи було обґрунтування та розроблення автоматизованої системи підтримки рішення лікарем щодо патології екстраокулярних м’язів за косоокості. 

Матеріал та методи. З використанням поляризованого світла проведено дослідження параметрів інтерференційних картин 147 хворих на косоокість, викликану різним структурно-функціональним станом екстраокулярних м’язів.

Результати. За результатами дослідження та моделювання інтерференційних картин визначено їх інформативні параметри, до яких відносяться відрізки діагоналей інтерференційного ромбу, кути між ними, кути між відрізками діагоналей та відповідними меридіанами. Визначено основні особливості форми інтерференційних картин за різних видів косоокості. Запропоновано автоматизовану систему підтримки прийняття рішень лікарем щодо патології прямих екстраокулярних м’язів, в якій використано визначені інформативні параметри інтерференційних картин. 

Заключення. Використання запропонованої системи дозволить у короткий проміжок часу (2-3 хвилини) отримати об’єктивну інформацію про структурно-функціональний стан прямих м’язів, а також побічно судити про стан косих м’язів. 

Ключові слова:  косоокість, поляризаційно-оптичний метод, інтерференційні картини, система підтримки прийняття рішень лікарем

Література

1.Clinical Decision Support (CDS). Office of the National Coordinator for Health Information Technology. 2013 [cited 31 August 2017]. Available from: https://www.healthit.gov/policy-researchers-implementers/clinicaldecisio....

2.Miller RA. Medical diagnostic decision support systems – past, present, and future: a threaded bibliography and brief commentary. J Am Med Inform Assoc. 1994 Jan-Feb;1 (1): 8–27.

3.Кобринский БА. Системы поддержки принятия решений в здравоохранении и обучении. Врач и информ. технологии. 2010; 2: 39–45.

4.Yao W, Kumar A. CONFlexFlow: integrating flexible clinical pathways into clinical decision support systems using context and rules. Decis Support Syst. 2013;55(2):499–515.

5.Castaneda C, Nalley K, Mannion C. et al. Clinical decision support systems for improving diagnostic accuracy and achieving precision medicine. Journal of clinical bioinformatics. 2015;5(1):4.

6.Литвин АА, Литвин ВА. Системы поддержки принятия решений в хирургии. Новости хирургии. 2014; 22(1): 96-100.

7.Liberati EG, Ruggiero F, Galuppo L. et al. What hinders the uptake of computerized decision support systems in hospitals? A qualitative study and framework for implementation Implementation Science.2017; 12:113. 

8.Paunksnis A,Barzdziukas V, Jegelevicius D, Kurapkiene S, G. Dzemyda G, The use of information technologies for diagnosis in ophthalmology, J. Telemed. Telecare. 2006 July; 12: 37–40

9.Sumeet D, Mohit J. Computational Decision Support Systems and Diagnostic Tools in Ophthalmology: A Schematic Survey Computational Analysis of the Human Eye with Applications., World Scientific Publishing; 2015.468 р.

10.Trikha S. AI decision support systems for Ophthalmic care – the competitive advantage? Dec 30, 2017, 08.05 AM IST. Available from: https://health.economictimes.indiatimes.com /health-files/ai-decision-support-systems-for-ophthalmic-care-the-competitive-advantage/2781 

11.Kahai P, Namuduri KR, Thompson H. A decision support framework for automated screening of diabetic retinopathy, Int. J. Biomed. Imaging. 2006; 2006: 45806. Published online 2006 Feb 2. 

12.Noronha K, Acharya U, Nayak K, Kamath S, Bhandary S. Decision support systemfor diabetes retinopathy using discrete wavelet transform, Proc. Inst. Mech. Eng. H J. Eng. Med. 2012: p. 0954411912470240.

13.Kumar SJJ, Madheswaran M. An improved medical decision support system to identifythe diabetic retinopathy using fundus images, J. Med. Syst. 2012; 36 : 3573–3581.

14.Xiao D, Vignarajan J, Lock J, Frost S,. Tay-Kearney M-L, Kanagasingam Y. Retinal image registration and comparison for clinical decision support. The Australasian Medical Journal. 2012; 5: 507.

15.Li Zhang. An intelligent mobile based decision support system for retinal disease diagnosis. J Health Med Informat. 2014; 5:3. http://dx.doi.org/10.4172/2157-7420.S1.004

16.Prasanna P, Jain S, Bhagat N, Madabhushi A. Decision support system for detection of diabetic retinopathy using smartphones. Pervasive Computing Technologies for Healthcare (Pervasive Health), 2013; 7th International Conference on 2013, pp. 176–179.

17.Bourouis A, Feham M, Hossain MA, Zhang L. An intelligent mobile based decisionsupport system for retinal disease diagnosis. Decis. Support. Syst. 2014;59: 341–350.

18.Piri S, Delen D, Tieming LT, Zolbanin HM . A data analytics approach to building a clinical decision support systemfor diabetic retinopathy: Developing and deploying a model ensemble. Decision Support Systems. 2017 September; http://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2017.05.012

19.Kern C, Fu DJ, Kortuem K, Huemer J, Davis A. et al. Implementation of a cloud-based referral platform in ophthalmology: making telemedicine services a reality in eye care. Br J Ophthalmol. 2019. Epub ahead of print: [please include Day Month Year]. doi:10.1136/ bjophthalmol-2019-314161

20.López MM, López MM, de la Torre Díez I, Jimeno JC, López-Coronado M. A mobile decision support system for red eye diseases diagnosis: experience with medical students. J Med Syst. 2016 Jun;40(6):151.

21.Вітовська О.П., Савіна ОМ. Структура та частота хвороб ока та придаткового апарату у дітей в Україні. Медичні перспективи. 2015; ХХ (3): 133-138.

22.Lu J,  Feng J,  Fan Z,  Huang L. Automated Strabismus Detection based on Deep neural networks for Telemedicine Applications. Preprint . [Submitted on 9 Sep 2018 (v1), last revised 3 Dec 2018 (this version, v3].Available from:https://www.researchgate.net/profile/Jiewei_Lu

23.Yang Z, Fu H, Li R, Lo W-L. Intelligent Evaluation of Strabismus in Videos Based on an Automated Cover Test. Appl. Sci. 2019; 9: 731 -747.

24.Yehezkel O, Belkin M, Wygnanski–Jaffe T, Automated Diagnosis and Measurement of Strabismus in Children. American Journal of Ophthalmology.2020, doi: https:// doi.org/10.1016/j.ajo.2019.12.018

25.Strabo care system. Available from: https://strabo-care.com [Russian]

26.Азнаурян И.Э., Баласанян В.О., Кудряшова Е.А., Узуев М.И. Технология StraboСare для дозирования хирургии содружественного косоглазия. Материалы І Международной конференции офтальмологов страбизмологов STRABO 2019 «Новые технологии в диагностике и лечении глазодвигательной патологии». М.: 2019. С.7.

27.Бушуева Н.Н., Романенко Д.В., Тарнопольская И.Н. Результаты хирургического лечения содружественного косоглазия с предварительным моделированием операции на трехмерной биомеханической модели глаза. Офтальмологический журнал. 2014; 1: 18-23.

28.Романенко Д.В., Бушуева Н.Н., Духаер Ш., Пилипенко Е.В. Оценка подвижности глазодвигательных мышц у больных содружественным и несодружественным косоглазием с вертикальным компонентом методом автоматизированного анализа двухмерных изображений глазных яблок в диагностических положения взора. Офтальмол. журнал. 2014;5: 15-19.

29.Brewster D. Experiments on the depolarization of light as exhibited by various mineral, animal and vegetable bodies with a reference of the phenomena to the general principles of polarization. Phil. Trans. Roy. Soc. Lond. 1815; l (1): 21–53. 

30.Cogan D. C. Some ocular phenomena produced with polarized light. Arch. Ophthalmol. 1941; 25 (3): 391–400. 

31.Stanworth A. Polarized light studies of the cornea II. The effect of intraocular pressure. J. Exp. Biol. 1953; 30 (2): 164–169.

32.Stanworth A, Naylor E J. The polarization optics of the isolated cornea. Br. J. Ophthalmol. 1950; 34(4): 201–211. 

33.Stanworth A, Naylor E J. Polarized light studies of the cornea I. The isolated cornea. J. Exp. Biol. 1953; 30: 160–163. 

34.Zandman F. The photoelastic effect of the living eye. Experim. Mechanics. 1966. Vol. 6, No 5. P. 19–25. 

35.Пеньков М.А., Кочина М.Л. Интерференционный метод в диагностике косоглазия. Вестник офтальмол. 1981; 1: 39–41. 

36.Водовозов A. M., Ковылин В. В. Использование поляризационно-оптического метода для диагностики состояния глазодвигательных мышц при вертикальной девиации. Офтальмол. журнал. 1990; 4: 201–204. 

37.Босенко Т.А. Диагностика асимметрии наружных мышц глаза в поляризованном свете при косоглазии. Актуальные вопросы офтальмологии : сб. науч. трудов. Харьков, 1987: С. 33–35. 

38.Кочина М.Л., Демин Ю.А., Ковтун Н.М., Каплин И.В. Модель напряженно-деформированного состояния роговицы глаза. East European Scientific Journal. 2017; 2(18): 61-66.

39.Кочина М.Л., Ковтун Н.М. Результати моделювання напружено-деформованого стану рогівки ока за патології екстра окулярних м’язів. Український журнал медицини, біології і спорту. 2020; 5,1(23): 135-143. 

40.Кочина М.Л., Калиманов В.Г. Результаты моделирования напряженно-деформированного состояния роговицы глаза с использованием системы инженерного анализа ANSYS. Клиническая информатика и телемедицина. 2009; 5(6): 26-30.

41.Кочина М.Л., Калиманов В.Г. Классификация поражений глазодвигательных мышц с использованием аппарата нечеткой логики. Кибернетика и вычислительная техника. 2011; 166: 97-107.

42.Кочина М.Л., Демин Ю.А., Ковтун Н.М., Каплин И.В. Особенности интерференционных картин глаз при горизонтальном косоглазии. Український журнал медицини, біології та спорту. 2017; 2(4):С.75-81.

43.Ковтун Н.М. Интерференционные картины роговицы глаза при разных состояниях глазодвигательных мышц. Український журнал медицини, біології і спорту. 2017; 2(6): 81–86. https://doi.org/10.26693/jmbs02.06.081

44.Kaplin I.V., Kochina M.L., Demin Y.A., Firsov A.G. The conception of telemedicine system for express estimation of intraocular pressure’s level. Cybernetics and Computer Engineering. 2018; 1 (191):76-94.

 

Автори засвідчують про відсутність конфлікту інтересів, які б могли вплинути  на їх думку стосовно предмету чи матеріалів, описаних та обговорених в даному рукопису. 

Поступила 05.02.2020