Машинное обучение для диагностики шизофрении по сигналам мозга

Российские и швейцарские исследователи предложили новый способ диагностики шизофрении на основе анализа электрических сигналов мозга. В проекте участвовали Институт проблем машиноведения РАН, Институт мозга человека РАН и фонд Brain and Trauma Foundation.

В основе метода лежит «слепое разделение источников», позволяющее выделять отдельные нейронные сигналы даже при их наложении.

Эксперимент и участники

Стажер-исследователь ИПМаш РАН Надежда Шанарова сообщила, что в исследовании участвовали 68 пациентов с диагнозом шизофрения и 132 здоровых добровольца.

Испытуемые проходили тесты на внимание и когнитивный контроль, а их мозговая активность фиксировалась с помощью 19 электродов.

После обработки сигналов было выделено 11 компонентов, которые использовались для обучения модели машинного обучения.

Эффективность метода

Разработанная система показала высокие показатели точности: чувствительность — 96,7%, специфичность — 97,7%. Это означает высокую способность различать пациентов и здоровых людей.

Перспективы применения

Шизофрения затрагивает около 1% населения, при этом значительная часть пациентов сталкивается с тяжелыми последствиями. Современная диагностика часто основана на субъективных методах.

Новая технология позволяет выявлять нарушенные мозговые сети, что может стать основой для более точного лечения и развития персонализированной терапии.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX.