Закрыть10

Раннюю диагностику болезни Альцгеймера уточнили с помощью глубокого обучения

Международная группа исследователей из Гарвардского университета (США) и Хуачжунского университета науки и технологии (Китай) разработала программу для обнаружения болезни Альцгеймера на ранних стадиях. Об этом пишет IEEE.Spectrum.

15 июн 2016 Руслан Зораб Комментариев: 0
2 223
Выбор редакции

Работа программы основана на сочетании функциональной магнитно-резонансной терапии (фМРТ) с принципами машинного глубокого обучения. Система фиксирует локализацию и взаимосвязь электрических сигналов в головном мозге исходя из насыщаемости нейронов кислородом. При болезни Альцгеймера избыток тау-белка провоцирует дефицит кислорода в нейронах.

 

В эксперименте ученые сравнили показатели 93 пациентов с умеренными когнитивными нарушениями и 101 пациента с сохранным интеллектом. В каждой области мозга было сделано 130 замеров с помощью фМРТ, после чего исследователи строили функциональные модели, демонстрирующие наиболее тесные связи. Посредством программы полученные результаты сопоставлялись с клиническими данными о поле, возрасте и генетических факторах риска испытуемых для составления прогноза о развитии болезни Альцгеймера. Предсказательная сила методики превысила 80%.

 

Таким образом, новый подход повышает точность диагностики на 20% по сравнению с другими. Подчеркивается, что детализация традиционных методов также увеличивается при использовании функционального картирования мозга, но в этом случае рост достигает 16%.


В ближайшее время исследователи намерены усовершенствовать программу, в том числе расширив сферу ее применения. Прежде чем поступить на вооружение медицинских работников, она подвергнется серии контрольных тестов.

Прочие науки

Naked Science Facebook VK Twitter
2 223
Комментарии
20 июл
Отважный народ эти англичане. Последний крупный...
Аватар пользователя Андрей Бочаровский
19 июл
Искривлением пространства ,тоже видно пренебрегли...
19 июл
"Травленые скрипали перед ЧМ "для сплочения нации" это...
Комментарии

Быстрый вход

Или авторизуйтесь с помощью:

на сайте, чтобы оставить комментарий.
Вы сообщаете об ошибке в следующем тексте:
Нажмите Отправить ошибку