Головин Андрей Владимирович - кандидат медицинских наук, заведующий операционным блоком.
Бескудниковский бульвар, 59а, Москва, 127486
Golovin Andrey V. - PhD, head of surgery unit.
Beskudnikovskiy Blvd., 59a, Moscow, 127486
Манцова Валерия Романовна - аспирант, врач-офтальмолог.
Бескудниковский бульвар, 59а, Москва, 127486
Mantsova Valeriya R. postgraduate, ophthalmologist.
Beskudnikovskiy Blvd., 59a, Moscow, 127486
Трошина Анна Алексеевна кандидат медицинских наук, врач-офтальмолог.
Бескудниковский бульвар, 59а, Москва, 127486
Troshina Anna A. - PhD, ophthalmologist.
Beskudnikovskiy Blvd., 59a, Moscow, 127486
Кечин Евгений Владимирович - кандидат медицинских наук, научный сотрудник организационно-методического отдела.
Бескудниковский бульвар, 59а, Москва, 127486
Kechin Evgeniy V. - PhD, researcher of the Organizational and methodological department.
Beskudnikovskiy Blvd., 59a, Moscow, 127486
Прошко Александра Владимировна - аспирант, врач-офтальмолог.
Бескудниковский бульвар, 59а, Москва, 127486
Proshko Aleksandra V. - postgraduate, ophthalmologist.
Beskudnikovskiy Blvd., 59a, Moscow, 127486
Цель: провести анализ клинико-функциональных результатов оптического этапа кератопротезирования и разработать модель машинного обучения для расчета силы оптического цилиндра кератопротеза.
Пациенты и методы. Проведено хирургическое лечение 90 пациентов (90 глаз) с ожоговыми и терминальными дистрофическими бельмами роговицы. Средний возраст больных составил 59,5 (40,75; 70,5) года; 65 мужчин и 25 женщин. Всем пациентам в 2 этапа было проведено кератопротезирование, в ходе которого на первом этапе была имплантирована опорная пластина кератопротеза в толщу сосудистого бельма или в виде кератопротезного комплекса после предварительной имплантации опорной пластины в криоконсервированную роговицу донора, а вторым этапом вкручен оптический цилиндр, который подбирался из расчета длины глазного яблока, наличия или отсутствия нативного хрусталика / интраокулярной линзы (ИОЛ) / иридохрусталиковой диафрагмы (ИХД), общей толщины сосудистого бельма и толщины покровных аутотканей после укрепляющих операций в анамнезе.
Результаты. Учитывая полученные результаты по метрикам качества (MAE и R2) и полученной предсказуемости в пределах ±0,50 дптр в 30,0 % случаев и ±1,00 дптр в 50 % случаев на тестовой выборке, принято решение разработать модель на основании двух признаков: длины глаза и общей толщины бельма. Модель с двумя признаками показала лучшее качество, чем модель с одним признаком, на тестовой выборке по всем метрикам качества (MAE и R2) и полученной предсказуемости в пределах ±0,50 и ±1,00 дптр, которые составили 30,0 и 70,0 % соответственно.
Заключение. Разработана модель линейной регрессии для расчета преломляющей силы оптического цилиндра кератопротеза на основании данных длины глаза и общей толщины бельма, которая показала предсказуемость в пределах ±1,00 дптр в 70,0 % случаев. Тем не менее необходимо проведение дальнейших наблюдений для усовершенствования данной модели.
Objective: to analyze the clinical and functional outcomes of the optical stage of keratoprosthesis implantation and to develop the machine learning model for calculating the optical cylinder power. Patients and methods. The study enrolled 90 patients (90 eyes) with burn injuries and terminal dystrophic corneal opacities who underwent the surgical treatment. The average age of the patients was 59.5 years (40.75; 70.5), of whom 65 were men and 25 were women. The patients underwent keratoprosthesis implantation in two stages. The first stage involved the implantation of the intralamellar plate into the corneal leucoma or corneal-prosthetic complex implantation. The second stage involved the implantation of the optical cylinder, which was selected considering axial length, total corneal leucoma thickness, the thickness of autograft covering and the presence or absence of the native lens/intraocular lens/lens-iris diaphragm.
Outcomes. Considering the results for the quality metrics (MAE and R2) and the achieved predictability within ±0.50 D in 30.0 % of cases and ±1.00 D in 50 % of cases on the test sample, it was decided to develop the model based on two features: axial length and total leucoma thickness. The model with two features demonstrated better quality than the model with one feature on the test sample across all quality metrics (MAE and R2) and the predictability within ±0.50 D and ±1.00 D, which were 30.0 % and 70.0 % respectively.
Conclusion. The linear regression model was developed to calculate the dioptric power of an optical cylinder based on the axial length and total leucoma thickness. It demonstrated predictability within ±1.00 D in 70.0 % of cases. Further observations are required to improve the model.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.