Статья: Технологии машинного обучения и искусственной нейронной сети в классификации посткератотомической деформации роговицы

Тщательный анализ как оптических, так и анатомических свойств роговицы у пациентов после перенесённой передней радиальной кератотомии приобретает особое значение в выборе оптической силы интраокулярной линзы при хирургическом лечении катаракты и других видах оптической коррекции. Вариабельность клинической картины посткератотомической деформации определяет необходимость разработки её классификации и является важной задачей современной офтальмологии.

Цель — разработать автоматизированную систему классификации посткератотомической деформации роговицы с использованием машинного обучения и искусственной нейронной сети на основе анализа численных значений топографических карт роговицы.

Материалы и методы. В качестве материала использовались обезличенные результаты анализа медицинской документации 250 пациентов в возрасте от 46 до 76 лет (средний возраст — 59,63±5,95 года). Проведён анализ 500 карт рельеф-топографии передней и задней поверхностей роговицы и 3 этапа машинного обучения классификации посткератотомической деформации.

Результаты. I этап — анализ рельеф-топографии передней и задней поверхностей роговицы — позволил зафиксировать численные значения элевации передней и задней поверхности роговицы в трёх кольцевидных зонах. На II этапе в ходе глубокого машинного обучения была выбрана и создана нейросеть прямого распространения. Установлены 8 вспомогательных параметров, описывающих форму передней и задней поверхностей роговицы. III этап сопровождался получением алгоритмов классификации посткератотомической деформации роговицы в зависимости от соотношения тестовой и обучающей выборок, которое варьировало от 75 до 91%.

Заключение. Разработана искусственная нейронная сеть, успешно решающая задачу классификации типов посткератотомической деформации роговицы с точностью 91%. Установлен потенциал для дальнейшего улучшения качества обучения данной нейронной сети. Применение алгоритмов искусственной нейронной сети может стать полезным инструментом автоматической классификации посткератотомической деформации роговицы у пациентов, перенёсших ранее радиальную кератотомию.