<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Успенский В. Е.</author>
     <author>Сапранков В. Л.</author>
     <author>Мазин В. И.</author>
     <author>Заварзина Д. Г.</author>
     <author>Малашичева А. Б.</author>
     <author>Иртюга О. Б.</author>
     <author>Моисеева О. М.</author>
     <author>Гордеев М. Л.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>Машинное обучение при поиске взаимоотношений размеров и структуры стенки восходящей аорты при ее расширении различной степени</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>аневризма</keyword>
    <keyword>грудная аорта</keyword>
    <keyword>двустворчатый аортальный клапан</keyword>
    <keyword>логистические модели</keyword>
    <keyword>случайный лес</keyword>
    <keyword>факторы риска</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2023</year>
    <pub-dates>
     <date>2023-09-29</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <doi>10.15829/1560-4071-2023-5527</doi>
   <journal>Российский кардиологический журнал</journal>
   <abstract>Цель. Поиск связей патологических изменений стенки восходящей аорты (ВА) с ее планиметрическими характеристиками при несиндромной несемейной (спорадической) аневризме и расширении ВА.Материал и методы. В исследование были включены 174 пациента со спорадическими аневризмами и расширениями ВА, планово оперированные в период с I.2010 по VII.2015гг и разделенные на 2 группы: больные с аневризмой ВА (АВА) (диаметр ВА &amp;gt;50 мм) и трехстворчатым аортальным клапаном (АК) со значимым аортальным стенозом (АС) или регургитацией (группа АВА, n=120), и лица с пограничным расширением ВА (диаметр ВА 45-50 мм), ассоциированным с двустворчатым АК и значимым АС (группа пограничного расширения, n=54). Использовались стандартные лабораторные тесты, инструментальные методы, патогистологическое исследование стенки ВА. Статистическая обработка осуществлялась в среде разработки SPYDER 4.1.5 (язык Python 3.8) и включала однофакторный корреляционный анализ, логистический регрессионный анализ, а также методы машинного обучения (МО) с учителем (машина опорных векторов, метод k-ближайшего соседа, случайный лес).Результаты. При логистическом регрессионном анализе были выявлены положительные связи между атеросклерозом ВА и возрастом, кистозным медианекрозом (КМ) и диаметрами синусов Вальсальвы. Метод машины опорных векторов продемонстрировал тенденции к расширению ВА на уровне СВ у лиц с КМ (точность 60,5%), а также к расширению тубулярной части ВА при атеросклерозе (точность 79,2%). В ходе анализа методом &quot;случайный лес&quot; первым этапом были построены деревья решений для предсказания трех исходов: наличие КМ, атеросклероза либо нормальной структуры аорты; точность модели составила 64,2%. Далее переменные &quot;КМ&quot; и &quot;атеросклероз&quot; были объединены, и предсказание осуществлялось для исходов &quot;нормальная структура стенки ВА&quot; и &quot;патологическая структура стенки ВА&quot;; точность модели составила 73,5%.Заключение. Использование МО открывает новые возможности для прогнозирования аортопатии и пациент-ориентированного подхода к лечению. При аортальной недостаточности оправдан более агрессивный подход к вмешательству на ВА. Для прогнозирования аортопатий нецелесообразно использовать индексированные к площади поверхности тела диаметры грудной аорты. Перспективными могут стать заборы образцов стенки аорты в виде циркулярных срезов с последующим сплошным патологическим исследованием.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.cardiojournal.online/publication/12597</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.cardiojournal.online/files/13156</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
