МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ОЦЕНКЕ РИСКА РАЗВИТИЯ ПОСТТРАВМАТИЧЕСКОЙ ГИДРОЦЕФАЛИИ ПО ДАННЫМ РАННЕЙ КТ-МОРФОМЕТРИИ
Yuklab olish|Download|Скачать

Keywords

Ключевые слова: посттравматическая гидроцефалия, черепно-мозговая травма, морфометрия желудочков, КТ, индекс Эванса, внутрижелудочковое кровоизлияние, машинное обучение

How to Cite

Йўлдошева Наима Қудратовна, Харибова Елена Александровна, and Уринов Мусо Болтаевич. “МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ В ОЦЕНКЕ РИСКА РАЗВИТИЯ ПОСТТРАВМАТИЧЕСКОЙ ГИДРОЦЕФАЛИИ ПО ДАННЫМ РАННЕЙ КТ-МОРФОМЕТРИИ”. World Scientific Research Journal 46, no. 2 (December 18, 2025): 274–278. Accessed July 16, 2026. https://openresearch-hub.com/index.php/wsrj/article/view/877.

Abstract

Аннотация. Посттравматическая гидроцефалия (ПТГ) является частым осложнением после черепно-мозговой травмы (ЧМТ), что может привести к отсроченным неврологическим нарушениям, когнитивному дефициту и снижению функциональных возможностей. Раннее выявление критически важно для своевременного вмешательства, предотвращения вторичного повреждения мозга и улучшения исходов. Целью этого исследования было разработать предиктивную модель, интегрирующую раннюю морфометрию желудочков, полученную с помощью КТ, и ключевые клинические показатели.           

   Проведен ретроспективный анализ данных 180 пациентов с умеренной ЧМТ (GCS 9–12), лечившихся в период с 2021 по 2024 гг. Морфометрические показатели, включая индекс Эванса (EI), бикаудатный индекс (BI) и отношение фронто-окципитального рога (FOHR), измерялись на уровне отверстия Монро и объединялись с клиническими параметрами (возраст, пол, шкала комы Глазго [GCS], внутрижелудочковое кровоизлияние [IVH] и декомпрессивная краниотомия [DC]). Супервизируемые модели машинного обучения (градиентный бустинг, случайный лес и логистическая регрессия) прогнозировали развитие ПТГ в течение 6 месяцев. ПТГ развилась у 40 пациентов (22,2%). Градиентный бустинг показал наивысшую точность предсказания (AUC=0,88), при этом EI, IVH, DC и FOHR оказались ключевыми предикторами. Этот интегративный подход способствует раннему выявлению пациентов с высоким риском и поддерживает индивидуальные стратегии мониторинга.

Yuklab olish|Download|Скачать

References

1. Йўлдошева Н.Қ. Особенности и динамика нарушений когнитивных и статико-локомоторных функций при хронической ишемии головного мозга. Galaxy International Interdisciplinary Research Journal (GIIRJ). 2023;11(10).

2. Йўлдошева Н.Қ. Морфологические аспекты нарушений статико-локомоторной функции при хронической ишемии головного мозга. International Journal of Medical Sciences and Clinical Research. 2023;3(12):7–12.

3. Харибова Е.А., Йўлдошева Н.Қ. Обзор неврологических, морфометрических и рентгено-анатомических особенностей мозговых желудочков при черепно-мозговых травмах. Bulletin of Fundamental and Clinical Medicine. 2025;1(15).

4. Chen Y. и др. Радиологические и клинические предикторы посттравматической гидроцефалии. Neurosurgery. 2024;91(3):412–421.

5. Zhao W. и др. Глубинное обучение на основе КТ для сегментации желудочков и прогнозирования гидроцефалии. Radiology: AI. 2025;7(2):e240112.

6. Venkatasubramanian C. и др. Морфометрический анализ увеличения желудочков после ЧМТ. Journal of Neurotrauma. 2023;40(9):1022–1033.

7. McAllister T.W. и др. Структурные визуализационные биомаркеры при черепно-мозговой травме средней степени тяжести. Brain Injury. 2024;38(1):56–67.