Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Искусственный интеллект выявил болезнь Паркинсона по данным ЭЭГ
Молодые ученые Центра цифровой медицины Сеченовского Университета разработали нейросеть для верификации особенностей электрической активности мозга пациентов с болезнью Паркинсона. Модель распознает частотные аномалии, характерные для этой патологии, по результатам электроэнцефалографии, и ее точность уже сегодня достигает 97 процентов. В перспективе на ее основе планируется создать цифровой сервис для ранней диагностики болезни Паркинсона по данным ЭЭГ. С его помощью врачи смогут быстро и точно ставить предварительный диагноз и назначать исследования для его подтверждения.
Болезнь Паркинсона — одно из самых распространенных нейродегенеративных неврологических заболеваний. Оно поражает 16-20 человек из 100 тысяч населения. В 2016 году от болезни Паркинсона страдали около 6,1 миллиона человек во всем мире, в 2019 году этот показатель увеличился до 8,5 миллиона (рост составил более 39%). Число людей с болезнью Паркинсона продолжит увеличиваться: по прогнозам экспертов, в мире к 2050 году количество пострадавших возрастет до 25,2 млн человек (это примерно на 112% больше, чем в 2021 году).
Сегодня болезнь Паркинсона выявляют на основании клинических симптомов – снижения двигательной активности, тремора рук, скованности мышц и других и подтверждают диагноз, используя методы нейровизуализации. Проект молодых ученых Сеченовского Университета направлен на то, чтобы выявлять эту патологию на ранней стадии – еще до появления первых симптомов, когда лечение способно значительно замедлить развитие заболевания и сохранить качество жизни пациентов. В этом, считают разработчики, могут помочь методы искусственного интеллекта.
«Суть проекта в том, чтобы автоматизировать раннюю диагностику болезни Паркинсона и сделать ее доступнее для пациентов, — рассказала автор проекта, выпускница магистратуры «Информационные системы и технологии» Сеченовского Университета Екатерина Вахромеева. — Сейчас ЭЭГ для диагностики этого заболевания не применяется. Однако есть научные публикации российских и зарубежных исследователей, посвященные особенностям электрической активности головного мозга на электроэнцефалографии пациентов с болезнью Паркинсона и их сравнению с ЭЭГ здоровых людей. Мы поставили перед собой задачу выяснить, можно ли с помощью нейросети дифференцировать эти ЭЭГ. Как оказалось, это вполне реально».
Для этой работы были использован открытый зарубежный датасет, содержащий обезличенные данные ЭЭГ пациентов с болезнью Паркинсона и здоровых участников, вручную размеченный неврологом. Этот датасет исследователи разбили на выборки для обучения и тестирования нейросети. На первой выборке обучили модель, на второй, которую она «видела» впервые, проверили ее способность детектировать ЭЭГ здоровых и больных пациентов. В результате выяснилось, что нейросеть может распознавать частотные аномалии электроэнцефалограмм и выявлять пациентов с болезнью Паркинсона с точностью до 97 процентов.
«Результаты, полученные в ходе этой научной работы, очень перспективны, — считает научный руководитель проекта, кандидат технических наук, эксперт Центра цифровой медицины Сеченовского Университета Денис Андриков. — Использование нейросети для анализа ЭЭГ дает возможность расширить подход к поиску предикторов развития заболевания и может стать подспорьем врачу при принятии диагностических решений. В ближайших планах команды — собрать большой датасет с данными ЭЭГ пациентов с различными стадиями развития болезни Паркинсона. Это позволит нам дообучить модель и протестировать ее совместно с экспертами-неврологами».
Директор Центра цифровой медицины Первого МГМУ Георгий Лебедев отметил, что в центре при обучении студентов применяется проектно-ориентированный подход, и в каждой выпускной работе выполняется проект, востребованный в практической медицине. «Представленный проект — яркий пример применения технологий нейронных сетей в неврологии, который пройдет апробацию в университетской клинике», — заключил он.
По общепринятой и незыблемой до сих пор версии, Уран и Нептун — ледяные гиганты: основную часть их массы составляют летучие вещества в особом состоянии «горячих льдов». Теперь у планетологов появилась альтернативная гипотеза: они подозревают, что никаких «горячих льдов» внутри них может не быть, а вместо этого есть крупные каменные ядра, окруженные легкой газовой оболочкой.
Концептуальный дизайнер и художник Вадим Кашин создает научно-фантастические произведения, в которых детально проработанные машины и роботы неотделимы от ландшафта и архитектуры. Кашин работает в жанре, который он сам называет AbstractDiving.
Нобелевская неделя 2025 года стартовала в Швеции с премии в области физиологии или медицины. Ее получили ученые из США и Японии.
По общепринятой и незыблемой до сих пор версии, Уран и Нептун — ледяные гиганты: основную часть их массы составляют летучие вещества в особом состоянии «горячих льдов». Теперь у планетологов появилась альтернативная гипотеза: они подозревают, что никаких «горячих льдов» внутри них может не быть, а вместо этого есть крупные каменные ядра, окруженные легкой газовой оболочкой.
Инженеры Unitsky String Technologies Inc. разработали тяговые накопители энергии, которых хватает рельсовому беспилотнику для перевозки морских контейнеров.
Концептуальный дизайнер и художник Вадим Кашин создает научно-фантастические произведения, в которых детально проработанные машины и роботы неотделимы от ландшафта и архитектуры. Кашин работает в жанре, который он сам называет AbstractDiving.
Посадка, включая выгорание куска степи, прошла штатно, но часть грызунов на борту погибли. Правда, погубила их не повышенная космическая радиация полярной орбиты, влияние которой на млекопитающих планировали выявить в миссии, а более банальные причины.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии