Machine Learning Methods in Increasing the Informativity of the Study of the Vitreochorioretinal Interface in Patients with Peripheral Retinal Pathology
Authors: Качан Т.В. , Скрыпник О.В. , Курочкин А.В. , Головатая Е.А. , Марченко Л.Н. , Далидович А.А. 
Published: May 2022

Цель. Оценить информативность клинических и параклинических параметров в выявлении периферических ретинальных изменений на основе методов машинного обучения (МО).Материалы и методы. Проанализирован 21 показатель 249 глаз 171 пациента в возрасте 44,2±19,55 года, 32,0% мужчин и 68,0% женщин. Из них – 186 глаз с периферическими изменениями сетчатки и 63 глаза здоровых лиц. Для решения поставленной задачи создано 2 классификационные модели: 1) на основе нейронной сети (НС) прямого распространения; 2) на основе дерева решений (ДР).Результаты. Глаза пациентов основной группы были стратифицированы в подгруппы: 1) с витреохориоретинальными периферическими дистрофиями (ВХРПД); 2) с периферическим дегенеративным ретиношизисом (ДРШ) 3) с отслойкой сетчатки (ОС), ассоциированной с ДРШ; 4) с регматогенной ОС; 5) с периферическими ретинальными разрывами. Созданные классификационные модели имели следующие характеристики: НС модель – accuracy 0,89; F1-мера 0,88, модель основе ДР – accuracy 0,83, F1-мера – 0,85. С высокой точностью определяли следующие классы: 1) без патологических изменений, 2) с ВХРПД и ДРШ, 3) с регматогенной ОС; 4) с ОС, ассоциированной с ретиношизисом. В обеих моделях самое сильное влияние на результат оказали следующие показатели: циркулярное распространение периферической патологии в градусах, возраст пациента и бинарные показатели, опирающиеся на ОКТ.Выводы: 1) использование ОКТ существенно повышает эффективность диагностики периферической патологии сетчатки; 2) циркулярное распространение ретинальных изменений и возраст пациентов не должны недооцениваться при выборе тактики их ведения и лечения; 3) методы МО обеспечивают клиницистов ресурсами для персонифицированных подходов к диагностике, лечению и прогнозированию возникновения заболеваний и их исходов.
Purpose. To evaluate the information content of clinical and paraclinical parameters in the detection of peripheral retinal changes based on machine learning (ML) methods.Materials and methods. 21 parameters of 249 eyes of 171 patients aged 44.2±19.55 years, 32.0% of men and 68.0% of women, were analyzed. Of these, 186 eyes with peripheral changes in the retina and 63 eyes of healthy individuals. To reach the purpose 2 classification models were created: 1) based on a neural network (NN); 2) based on a decision tree (DT).Results. The eyes of the patients of the main group were stratified into subgroups: 1) with vitreochorioretinal peripheral dystrophies (VCRPD); 2) with peripheral degenerative retinoschisis (DRS); 3) with retinal detachment (RD) associated with DRS; 4) with rhegmatogenous RD; 5) with peripheral retinal ruptures. The created classification models were characterized by: NN model – accuracy 0.89; F1-score 0.88, model-based DT- accuracy 0.83, F1-score: 0.85 and with high accuracy determined the following subgroups:1) without pathological changes, 2) with CRPD and DRS, 3) rhegmatogenous RD and 4) RD associated retinoschisis. In both models, the most significant influence on the outcome was exerted by indicators: circular spread of peripheral pathology in degrees, patient age, and binary indicators based on OCT.Conclusions: 1) the use of OCT significantly increases the efficiency of diagnosing peripheral retinal pathology; 2) the circular spread of retinal changes and the age of patients should not be underestimated when choosing tactics for their management and treatment; 3) ML methods provide clinicians with resources for personalized approaches to diagnosing, treating and predicting the occurrence of diseases and their outcomes.