Анализ движений пациента методами машинного обучения поможет в диагностике болезни Паркинсона
Ученые Сколтеха и Федерального медицинского биофизического центра имени А. И. Бурназяна разработали систему так называемого второго мнения, основанную на видеоанализе данных методами искусственного интеллекта. С помощью этой системы медики смогут получать более объективные данные для диагностики болезни Паркинсона уже на ранней стадии. Предлагаемый подход позволяет правильно диагностировать заболевание, определять его стадию, корректировать лечение и разрабатывать рекомендации по глубокой стимуляции мозга для пациентов с подтвержденным диагнозом.
Статья с описанием результатов исследования опубликована в журнале IEEE Sensors Journal. Население в мире стареет, что приводит в том числе к росту числа людей, страдающих нейродегенеративными заболеваниями. Через несколько десятилетий человечество может столкнуться с настоящей пандемией болезни Паркинсона. Сегодня этот недуг уже лидирует среди других заболеваний по темпам роста заболеваемости. Кроме того, болезнь серьезно сказывается на качестве жизни пациентов, и диагностировать ее необходимо как можно раньше.
Главная сложность диагностики состоит в том, чтобы отличить болезнь Паркинсона от других заболеваний со схожими двигательными нарушениями, например, эссенциального тремора. Единого биомаркера для надежной диагностики болезни Паркинсона до сих пор не существует, и врачи вынуждены полагаться на собственные наблюдения, что зачастую приводит к постановке неверного диагноза, а ошибка становится очевидной лишь на стадии анатомо-патологического исследования.
Старший преподаватель Сколтеха Андрей Сомов и его коллеги создали так называемую систему второго мнения, позволяющую при помощи алгоритмов машинного обучения анализировать видеозаписи, на которых пациенты выполняют определенные задания на моторику. Ученые провели небольшое пилотное исследование, показавшее, что разработанная система позволяет с высокой эффективностью распознавать потенциальные признаки болезни Паркинсона и дифференцировать это заболевание от эссенциального тремора.
Система способна записывать видео и проводить его анализ, что значительно ускоряет диагностику, делая этот процесс максимально комфортным для пациентов. Исследователи разработали комплекс из 15 простых упражнений, в которых испытуемым предлагалось выполнить несколько привычных действий или движений: пройти, сесть на стул, встать со стула, сложить полотенце, налить воду в стакан и коснуться носа кончиком указательного пальца.
В комплекс упражнений были включены задания на крупную и мелкую моторику, задания с полным отсутствием движения (для выявления тремора в состоянии покоя), а также некоторые другие действия, по которым врачи определяют наличие тремора.
«Упражнения разрабатывались под руководством врачей-неврологов и с использованием различных источников, включая шкалы оценки болезни Паркинсона и результаты предыдущих исследований в этой области. Для каждого возможного симптома заболевания мы разработали специальное упражнение», − поясняет первый автор статьи аспирант Сколтеха Екатерина Коваленко.
В пилотном исследовании были задействованы 83 пациента с нейродегенеративными заболеваниями и здоровые люди. Выполняемые ими задания записывались на видео, а полученные видеозаписи обрабатывались при помощи специальной программы, в которой на тело человека наносились контрольные точки, соответствующие суставам и другим частям тела. Таким образом ученые получили упрощенную модель движущихся объектов. Затем проводился анализ моделей с использованием методов машинного обучения.
Исследователи считают, что использование видеозаписей и методов машинного обучения дает более объективную картину для диагностики, что позволяет исследователям и врачам выявлять мелкие нюансы и характерные особенности различных стадий заболевания, которые не видны невооруженным глазом.
«Предварительные результаты исследования указывают на то, что анализ видеоданных может способствовать повышению точности диагностики болезни Паркинсона. Наша цель – получить второе мнение, которое ни в коей мере не может полностью заменить мнение врача и клинициста. Кроме того, метод, основанный на использовании видео, является не только неинвазивным и более универсальным по сравнению с инструментальными методами, но и более комфортным для пациентов», − говорится в статье.
«Методы машинного обучения и компьютерного зрения, которые мы использовали в этой работе, уже достаточно хорошо проявили себя в целом ряде медицинских приложений. Им можно смело доверять. Да и диагностические упражнения для пациентов с болезнью Паркинсона прорабатывались неврологами уже достаточно давно.
А вот что действительно стало новизной исследования, так это продемонстрированное нами количественное ранжирование этих упражнений в соответствии с их вкладом в точность и специфичность финальной диагностики. Такой результат мог получиться только в результате слаженной работы команды докторов, математиков и инженеров», − отмечает соавтор статьи доцент Сколтеха Дмитрий Дылов.
В предыдущих исследованиях группа Сомова использовала также носимые датчики. В одной из своих работ по этой проблематике ученые смогли при помощи носимых датчиков определить, какие из упражнений наиболее информативны для целей диагностики болезни Паркинсона с использованием машинного обучения.
«Мы проводили исследование в тесном взаимодействии с врачами и другими медицинскими работниками, которые делились с нами своими идеями и опытом. Специалисты из двух, казалось бы, совсем разных областей объединились в своем стремлении помочь людям – наблюдать за этим процессом было очень интересно. К тому же, у нас была возможность следить за процессом на всех его этапах − от разработки методологии до анализа данных с помощью машинного обучения», − добавляет аспирант Сколтеха Екатерина Коваленко.
«Подобная коллаборация между врачами и учеными по анализу данных позволяет учесть многие важные клинические нюансы и детали, которые приводят к наилучшей реализации проекта. Мы как врачи видим в этом огромные перспективы и помощь. Помимо дифференциальной диагностики, нам необходимы инструменты для объективизации колебаний двигательных состояний у пациентов с болезнью Паркинсона, которые позволят более персонифицированно подходить к подбору терапии, а также принимать решения о необходимости нейрохирургического лечения, а в дальнейшем с помощью систем оценивать и результат операции», − рассказывает соавтор статьи невролог Екатерина Бриль.
По словам Андрея Сомова, следующая задача команды – попытаться повысить точность диагностики болезни Паркинсона и определения стадий заболевания за счет объединения данных видеоанализа и показаний датчиков.
«Мы не должны забывать и об инновационной составляющей нашей работы: по мнению нашей команды, полученные результаты целесообразно реализовать в виде интуитивно понятного программного продукта. Мы считаем, что результаты наших совместных исследований позволят повысить точность диагностики болезни Паркинсона и изучить развитие болезни с точки зрения анализа данных – наша команда продолжает планировать и готовиться к новым пилотным исследованиям», − добавил он.
Telegram 
Дзен 
VK Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
Мы много знаем о том, как цивилизации до нас строили дома и дороги, но с объектами материальной культуры дела обстоят сложнее. Ремесленные техники часто хранились в строгом секрете и могли быть случайно утрачены при неудачном стечении обстоятельств. Так случилось с ювелирной техникой цзинь чжэ сы.
Японские исследователи выловили у берегов Окинавы пластиковую бутылку с узким горлышком, внутри которой сидел большой живой краб. В итоге ученые смогли найти ответы на несколько возникших в связи с этой находкой вопросов: как краб попал в бутылку, сколько там находился и как ему удалось выжить?
Ученые Южного федерального университета исследовали новую светочувствительную молекулу и обнаружили, что она ведет себя совсем не так, как ожидалось. Благодаря необычным свойствам она может стать основой для создания умных материалов, сенсоров и лекарств, которые будут активироваться светом именно там, где нужно, например, для борьбы с опасными бактериями.
Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
В вакууме космоса два металлических предмета, прижатые друг к другу, могут спонтанно свариться без какого-либо нагрева. Из-за отсутствия кислорода на поверхностях деталей разрушается защитный слой, в результате чего свободные электроны начинают мгновенно перемещаться между ними и соединяют два элемента в один монолит.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно