Вычислительные алгоритмы оценки компрессии спинного мозга



Russian Journal of Biomechanics, № 2, 1999

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ КОМПРЕССИИ СПИННОГО МОЗГА

Д.Н. Афонин1, П.Н. Афонин2

1 Россия, г. Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский НИИ фтизиопульмонологии

2Россия, 197376, г. Санкт-Петербург, ул. пров. Попова, 5, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет, кафедра прикладной механики и инженерной графики

В настоящее время не существует достаточно объективных количественных методик оценки компрессии спинного мозга, что приводит к субъективной трактовке результатов миелографии различными специалистами. С целью унификации полученных результатов мы разработали три модели компрессии спинного мозга: компрессия костными образованиями, компрессия эпидуральным абсцессом и смешанная компрессия, объединяющая обе первые модели. Получены формульные зависимости для объема образования, компремирующего дуральный мешок и степени компрессии.

Апробация моделей проводилась на 98 больных воспалительными заболеваниями позвоночника, сопровождающимися передней компрессией спинного мозга. Проведение множественного корреляционного анализа 77 клинических и рентгенометрических показателей позволило выявить зависимость выраженности неврологических расстройств и объемной скорости кровотока в конечности от степени компрессии и объема абсцесса. Анализ зависимости объема абсцесса и степени компрессии от длительности заболевания позволил выявить высокий коэффициенты корреляции (0.63, 0.88) между этими показателями только в группе больных с ограниченным процессом в позвонках. Получена достоверная зависимость между длительностью послеоперационного восстановления функций периферической нервной системы и периферической гемодинамики от объема компремирующего образования и степенью компрессии (коэффициенты корреляции 0.69 и 0.86, соответственно).

Для прогнозирования результатов лечения использовался метод многомерного регрессионного анализа, в результате которого строилась линейная модель – уравнение регрессии. Модель считалась информационно способной при значениях R² более 0.5 и при значениях R более 0.7. Статистическую значимость (достоверность) модели определяли по величине F- критерия (F более F 0.5 ). Точность и надежность прогноза оценивали по 95% доверительному интервалу.

Полученные результаты позволяют выбрать оптимальную тактику оперативного и консервативного лечения и, тем самым, повысить эффективность помощи больным туберкулезным спондилитом и гематогенным остеомиелитом позвоночника.