Патенты автора Дьячков Сергей Михайлович (RU)
Изобретение относится к области медицины и предназначено для прогнозирования риска развития субклинического атеросклероза сонных артерий у вахтовых рабочих в условиях Арктики. Учитывают результаты суточного мониторинга артериального давления и показатели биохимического анализа крови. Рассчитывают риск развития субклинического атеросклероза сонных артерий по формуле Р = 1/(1+е(-F)). При значении Р меньше или равно 0,606 определяют низкий риск развития субклинического атеросклероза сонных артерий. При значении Р больше 0,606 определяют высокий риск развития субклинического атеросклероза сонных артерий. Изобретение позволяет повысить точность ранней диагностики субклинического каротидного атеросклероза, своевременно назначить гиполипидемическую терапию и профилактировать развитие неблагоприятных сердечно-сосудистых событий у вахтовых рабочих в Арктике. 1 ил., 2 табл., 4 пр.
Изобретение относится к области медицины, а именно к клинической кардиологии. Проводят эхокардиографическое исследование, в процессе которого определяют длительность периода аортального предызгнания (ZAO) и наличие септального флеша (SF), далее рассчитывают значение функции (F) по оригинальной формуле. Затем определяют вероятность развития суперответа на сердечную ресинхронизирующую терапию (Р) по оригинальной формуле. И при значении Р менее 0,576 определяют принадлежность пациента к группе не суперреспондеров, при значении Р более или равном 0,576 - к группе суперреспондеров и прогнозируют суперответ на сердечную ресинхронизирующую терапию. Способ позволяет повысить эффективность лечения пациентов с выраженной хронической сердечной недостаточностью за счет повышения точности прогнозирования развития суперответа на СТР у пациента, что улучшает их отбор на имплантацию устройств для сердечной ресинхронизирующей терапии. 1 пр.
Изобретение относится к области медицины, а именно к клинической кардиологии, и может быть использовано для предсказания ответа на сердечную ресинхронизирующую терапию у пациентов с хронической сердечной недостаточностью. Проводят эхокардиографию. В процессе эхокардиографии определяют фракцию выброса левого желудочка в %. Дополнительно у пациента определяют уровень цистатина С в нг/л, матриксной металлопротеиназы в нг/л, С-реактивного белка в нг/л в крови. На основании полученных данных определяют значение функции F: F=3,231+0,344×EF-3,479×CYSTATIN-0,039×ММР9-0,638×CRB, где EF - фракция выброса левого желудочка в %, CYSTATIN - уровень цистатина С в нг/л, ММР9 - уровень матриксной металлопротеиназы - 9 в нг/л, CRB - уровень С-реактивного белка в нг/л. Проводят прогнозирование ответа на сердечную ресинхронизирующую терапию (Р): Р=1/(1+е (-F)). При значении Р меньше 0,696 определяют принадлежность к группе нереспондеров. При значении Р больше или равном 0,696 определяют принадлежность к группе респондеров и прогнозируют ответ на сердечную ресинхронизирующую терапию. Способ позволяет точно, быстро и просто предсказать развитие ответа на сердечную ресинхронизирующую терапию за счет математической модели логистической регрессии на основе результатов эхокардиографического обследования и результатов лабораторного исследования с использованием. 2 пр.
Изобретение относится к области медицины, в частности к кардиологии. Используют клинико-анамнестические данные и результаты эхокардиографии пациента для построения математической модели искусственных нейронных сетей. При этом нейронная сеть представлена в виде многослойного персептрона, состоящего из 25 нейронов входного слоя, представляющих следующие факторы: пол, возраст, индекс массы тела, курение, сопутствующие артериальная гипертония и сахарный диабет, наличие аневризмы и тромба в полости левого желудочка, размер левого и правого желудочков, левого предсердия, межжелудочковой перегородки, диметр корня аорты, наличие митральной регургитации, размер асинергии и фракция выброса левого желудочка, функциональный класс хронической сердечной недостаточности. Кроме того, нейронная сеть, состоящая из скрытого слоя из шести нейронов с функцией активации - гиперболический тангенс в виде и выходного слоя, состоящего из двух нейронов: - наличие аритмии и - отсутствие аритмии, с нормировкой значений функцией Softmax. При значении больше или равном делается вывод о риске развития желудочковых аритмий высоких градаций, а при значении меньше развитие аритмий не прогнозируется. Способ позволяет повысить точность прогнозирования желудочных аритмий высоких градаций, направляемых на коронарную ангиографию, а также сократить время обследования. 2 пр., 3 табл.
Изобретение относится к медицине, а именно офтальмологии, и может быть использовано для прогнозирования риска прогрессирования глаукомы. Определяют скорость распространения пульсовой волны (PWV) в артериях верхних и нижних конечностей, поток-зависимую вазодилатацию (ПЗВД) плечевой артерии в пробе с реактивной гиперемией, общую антиоксидантную способность сыворотки крови (АОС), уровень выраженности депрессии (Уд) по шкале депрессии А.Т. Бека. При этом определяют скорость распространения пульсовой волны с помощью сфигмоманометрии. Рассчитывают значение регрессии F с помощью математической формулы: F=0,152+1,053 × PWV_worse - 2,007 × ПЗВД - 0,075 × АОС + 0,891 × Уд, где PWV_worse - худший из показателей скорости пульсовой волны с правой и левой стороны. Затем рассчитывают коэффициент риска прогрессии глаукомы Крп: Крп = 1/(1+е(-F)), где е - математическая константа, равная 2,718. При значении коэффициента риска прогрессии Крп≤0,5 прогнозируют низкий риск прогрессирования глаукомы. При значении коэффициента риска прогрессии Крп>0,5 прогнозируют высокий риск прогрессирования глаукомы. Способ обеспечивает получение данных с высокой чувствительностью и специфичностью для мониторирования состояния пациента и определения необходимости оптимизации лечебной тактики за счет расчета значения регрессии F с помощью математической формулы. 1 з.п. ф-лы, 1 ил., 1 табл., 3 пр.
Изобретение относится к области медицины, в частности к кардиологии. На основании клинико-анамнестических данных, результатов лабораторных исследований, данных холтеровского мониторирования и эхокардиографии пациента строят математическую модель искусственных нейронных сетей в виде многослойного персептрона, состоящего из 6 нейронов входного слоя (возраст, частота сердечных сокращений, систолическое артериальное давление при поступлении в стационар, максимальное значение креатинфосфокиназы, конечно-диастолический размер левого желудочка и размер асинергии миокарда), скрытого слоя из восьми нейронов с функцией активации гиперболический тангенс в виде выходного слоя, состоящего из двух нейронов: - наличие риска развития пароксизмов желудочковой тахикардии и - отсутствие наличия риска развития пароксизмов желудочковой тахикардии, с нормировкой значений выходного слоя функцией Softmax. При значении больше или равном делают вывод о наличии риска развития пароксизмов желудочковой тахикардии, а при значении меньше развитие желудочковой тахикардии не прогнозируется. Способ позволяет с высокой точностью прогнозировать развитие пароксизмов желудочковой тахикардии, что может способствовать более эффективному проведению профилактики внезапной сердечной смерти и других жизненно опасных осложнений у пациентов в первые сутки инфаркта миокарда. 3 табл., 2 пр.
Изобретение относится к области медицины, а именно к функциональной диагностике в клинической кардиологии, общественному здоровью и здравоохранению. У мужчин трудоспособного возраста, работающих в условиях вахты на Крайнем Севере, проводят хронобиологический анализ результатов суточного мониторирования артериального давления с последующим определением риска развития артериальной гипертонии через 1 год. Учитывают десинхроноз ритмов артериального давления и частоты сердечных сокращений, процентный вклад 3.4-часового ритма систолического артериального давления, процентный вклад 4-часового ритма диастолического артериального давления, вариабельность ночного систолического артериального давления. С помощью математической формулы вычисляют значение уравнения регрессии. В зависимости от полученного значения уравнения регрессии определяют принадлежность к подгруппе лиц, у которых низкий риск развития артериальной гипертонии через 1 год или принадлежность к подгруппе пациентов, у которых высокий риск развития артериальной гипертонии через 1 год. Способ позволяет повысить точность ранней диагностики артериальной гипертонии у лиц, работающих в условиях вахты на Крайнем Севере, за счет исследования динамики хронобиологических параметров ритмов артериального давления. 6 ил., 2 табл., 2 пр.
Изобретение относится к медицине, а именно к биохимической лабораторной диагностике, и может быть использовано для определения жесткости сосудистой стенки у пациентов с артериальной гипертонией и абдоминальным ожирением. Определяют биохимические параметры сыворотки крови: общий холестерин (x1), липопротеинов высокой плотности (ax1), эндотелин-1 (endotelin-1), гомоцистеин (gomocystein) и С-реактивный белок (crb). Проводят построение математической модели нейронной сети - многослойный персептрон. Входной слой состоит из пяти нейронов, представляющих биохимические параметры сыворотки крови. Скрытый слой состоит из пяти нейронов с функцией активации гиперболический тангенс. Выходной слой состоит из двух нейронов, экспоненциальной функцией активации выходного слоя и нормировкой значений функцией Softmax. Проводят нормирование входного слоя биохимических параметров сыворотки крови. Скрытый слой нейронов рассчитывают на основе нормированных значений входного слоя биохимических параметров сыворотки крови. Рассчитывают по формулам выходной слой. Если на выходе нейронной сети значение ||PWL-l(1)|| больше значения ||PWL-l(0)||, определяют наличие повышенной жесткости сосудистой стенки, если меньше, то ее отсутствие. Способ позволяет с высокой точностью, быстро и просто определять поражение сосудистой стенки за счет биохимического исследования комплекса параметров сыворотки крови и математического анализа искусственных нейронных сетей. 2 пр.
