Search academic texts

Information × Registration Number 0420U100762, Candidate dissertation Status Кандидат медичних наук Date 29-06-2020 popup.evolution o Title Laparoscopic diagnosis and surgical treatment of acute appendicitis using an automated decision support system Author Baiazitov Dmytro Mykolaiovich, popup.head Hrubnik Volodimir Volodomirovich popup.opponent Bezrodnyi Borys Gavrilovich popup.opponent Shaprinskiy Volodimyr Olexandrovich popup.review Chetverikov Sergii Gennadiyovich popup.review Kashtalyan Mikhailo Arseniyovich Description Дисертація присвячена ранній діагностиці та лікуванню гострого апендициту із застосуванням комп’ютерної автоматизованої системи підтримки рішень. В дослідженні вперше проведено вивчення діагностики апендициту з використанням системи комп’ютерної автоматизованої діагностики (КАД) за лапароскопічними зображеннями, а також вперше вивчено ефективність ранньої лапароскопічної діагностики для подальшої хірургічної допомоги шляхом лапароскопічного втручання з використанням ультразвукового диссектора. Вперше встановлено, що чутливість та специфічність діагностики апендициту із застосуванням КАД склала 89,3 % та 93,3 %, а позитивний та негативний прогностичні показники – 91,9 % та 89,4 %, що достовірно перевищувало аналогічні показники при традиційній лапароскопічній діагностиці. Визначено ефективність діагностики ранніх форм запалення хробаковидного відростку з достовірним більше ніж двохкратним зниженням числа хибнонегативних результатів порівняно зі стандартною діагностикою. Розроблена система автоматизованої комп’ютерної лапароскопічної діагностики запальних захворювань може бути застосована під час диференційної діагностики та визначенні показань до втручання з приводу апендектомії. Можливість передання цифрових зображень лініями телекомунікаційного зв’язку складає основу перспективи позитивного застосування розробленої системи при наданні телемедичної допомоги пацієнтам хірургічного профілю у сільській місцевості. Registration Date 2020-06-29 popup.nrat_date 2020-07-03 Close