<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">gastro-j</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Российский журнал гастроэнтерологии, гепатологии, колопроктологии</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Russian Journal of Gastroenterology, Hepatology, Coloproctology</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1382-4376</issn><issn pub-type="epub">2658-6673</issn><publisher><publisher-name>«Gastro» LLC</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">gastro-j-1368</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>ORIGINAL ARTICLES</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Комплексное применение математических методов в диагностике диффузных заболеваний печени</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Complex application of mathematical methods in diagnostics of diffuse liver diseases</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Пирогова</surname><given-names>И. Ю.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Pirogova</surname><given-names>I. Yu.</given-names></name></name-alternatives></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Пышкин</surname><given-names>С. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Pyshkin</surname><given-names>S. A.</given-names></name></name-alternatives></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Болотов</surname><given-names>А. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Bolotov</surname><given-names>A. A.</given-names></name></name-alternatives></contrib></contrib-group><pub-date pub-type="collection"><year>2011</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>21</day><month>02</month><year>2011</year></pub-date><volume>21</volume><issue>1</issue><fpage>44</fpage><lpage>49</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Пирогова И.Ю., Пышкин С.А., Болотов А.А., 2011</copyright-statement><copyright-year>2011</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Пирогова И.Ю., Пышкин С.А., Болотов А.А.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Pirogova I.Y., Pyshkin S.A., Bolotov A.A.</copyright-holder><license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://www.gastro-j.ru/jour/article/view/1368">https://www.gastro-j.ru/jour/article/view/1368</self-uri><abstract><p>Цель исследования. Стандартом диагностики, позволяющим определить этиологию, стадию фиброза печени (ФП), индекс гистологической активности (ИГА) диффузного заболевания печени (ДЗП), является биопсия печени (БП). При недоступности БП для диагностики стадии ФП могут использоваться неинвазивные методы, основанные на математическом моделировании с построением «образов» различных этиологических форм, стадий ФП и ИГА заболевания. Целью исследования было ступенчатое применение методов математического анализа для оптимизации диагностики стадии ДЗП и его активности.Материал и методы. Всего обследовано 450 пациентов: 319 HCV RNA-позитивных и 131 HBV DNAпозитивный больной. С целью создания «образов» стадий хронической HCV и HBV-инфекции применены дискриминантный анализ, нейронные сети, компьютерное программирование. Результат неинвазивной диагностики больных HСV-инфекцией в71% случаев совпадал с данными БП по стадии ФП, в 62% – по ИГА. При HВV-инфекции стадия ФП соответствовала данным БП в 78%, ИГА – в 71% случаев.Выводы. Комплексное применение математических методов в диагностике ДЗП с определением стадий ФП и ИГА позволяет с достаточной диагностической точностью неинвазивно оценить эти показатели. При выявлении значимой патологии печени (стадия ФП ≥2 по METAVIR, ИГА по Knodell ≥4 баллов) рекомендуется проведение БП.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><sec><title>Aim of investigation</title><p>Aim of investigation. The standard of diffuse liver disease (DLD) diagnostics, allowing to determine etiology, stage of liver fibrosis (LF), histological activity index (HAI) is the liver biopsy (LB). At inaccessibility of LB for diagnostics, LF stage can be assessed by noninvasive methods based on mathematical modelling with plotting of «images» of various etiological forms, LF stages and HAI of disease. An aim of investigation was stepwise application of mathematical analysis methods for improvement of diagnostics of DLD stage and its activity.</p></sec><sec><title>Methods</title><p>Methods. Overall 450 patients were investigated: 319 HCV RNA-positive patients and 131 HBV DNApositive patients. To construct the «images» of stages of chronic HCV-and HBV-infections discriminant analysis, neural networks, computer programming were applied. The result of non-invasive diagnostics of patients with HСV-infection in 71% of cases coincided with LB data by LF stage, in 62% – by HAI. At HВV-infection LF stage conformed LB data in 78%, HAI – in 71% of the cases.</p></sec><sec><title>Conclusions</title><p>Conclusions. Combined application of mathematical methods in DLD diagnostics with assessment of LF stages and HAI allows non-invasive estimation of these parameters with sufficient diagnostic accuracy. At revealing of severe liver disease (LF stage ≥2 by METAVIR, HAI by Knodell ≥4 points) LB is recommended.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>хронический гепатит</kwd><kwd>цирроз печени</kwd><kwd>дискриминантный анализ</kwd><kwd>нейронные сети</kwd><kwd>компьютерное программирование</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>chronic hepatitis</kwd><kwd>liver cirrhosis</kwd><kwd>discriminant analysis</kwd><kwd>neural networks</kwd><kwd>computer programming</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей.– М.: Вильямс, 2001. – 312 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей.– М.: Вильямс, 2001. – 312 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Руденко О.Г., Бодянский Е.В. Искусственные нейронные сети: Учебное пособие. – Харьков: ООО «Компания Смит», 2005. – 408 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Руденко О.Г., Бодянский Е.В. Искусственные нейронные сети: Учебное пособие. – Харьков: ООО «Компания Смит», 2005. – 408 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Флетчер Р., Флетчер С., Вагнер Э. Клиническая эпидемиология. – М.: МедиаСфера, 1998. – 347 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Флетчер Р., Флетчер С., Вагнер Э. Клиническая эпидемиология. – М.: МедиаСфера, 1998. – 347 с.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
