Российские ученые разработали новый метод машинного обучения для диагностики эпилепсии, который демонстрирует впечатляющую точность в 71 процент. Результаты этого увлекательного исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале PRX Life.
Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, каждый год у пяти миллионов человек подтверждается диагноз эпилепсии — заболевания, при котором в головном мозге возникает аномальная активность нервных клеток, что приводит к нарушениям в движении и дыхании (судорогам). Но часто заметить характерные признаки эпилепсии бывает непросто, и именно это затрудняет раннее обнаружение болезни. А запоздалая диагностика, в свою очередь, может привести к серьезным осложнениям.
Фотостимуляция — один из действенных способов диагностики эпилепсии, основанный на визуальной стимуляции организма яркими световыми импульсами. Во время процедуры на глаза пациента направляются интенсивные вспышки света, а реакция мозга фиксируется с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). Эта методика позволяет выявить нарушения в работе коры головного мозга, особенно у тех, кто страдает от повышенной чувствительности к световым раздражителям. Однако этот метод эффективен лишь для определения фоточувствительных форм эпилепсии, хотя большинство случаев заболевания (около 95%) относится к нефоточувствительным видам.Исследователи из Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта (БФУ им. И. Канта) и Национального медико-хирургического центра имени Н.И. Пирогова Минздрава РФ разработали инновационный метод диагностики эпилепсии, используя технологии машинного обучения. По словам ученых, новая разработка способна распознавать гораздо больше характерных признаков болезни, чем традиционные методы, такие как спектральный анализ.Для проверки эффективности нового подхода ученые провели тестирование, исследовав нейронную активность у 108 добровольцев, среди которых было 54 человека с диагнозом нефоточувствительной эпилепсии и 54 здоровых участника.
Исследование показало, что даже те пациенты с эпилепсией, которые не реагируют на световую стимуляцию, всё равно воспринимают её иначе, чем здоровые люди. В моменты яркого освещения активность их коры головного мозга демонстрирует уникальные особенности в определённых частотных диапазонах и участках мозга. Например, у здоровых участников уровень мозговой активности на низких (1–3 Гц) и высоких (15 и более Гц) частотах оказался значительно выше, чем у группы с диагнозом, тогда как в альфа-диапазоне (частоты 8–10 Гц) картина была противоположной.«Если раньше фотостимуляция позволяла обнаруживать только фоточувствительные формы эпилепсии, то наш новый подход делает возможным диагностику и нефоточувствительного типа», — подчеркнул Вадим Грубов, старший научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ им. И. Канта.
По словам ученого, разработанный алгоритм способен с точностью до 71% определять наличие эпилепсии, анализируя долговременные временные корреляции в активности головного мозга у пациентов с данным заболеванием. Это открывает новые перспективы не только для диагностики, но и для совершенствования самого метода фотостимуляции. Теперь он становится универсальным инструментом, способным выявлять как фоточувствительный, так и нефоточувствительный типы эпилепсии.На следующем этапе команда исследователей намерена расширить масштаб тестирования, чтобы подтвердить эффективность методики на большем количестве пациентов. Помимо этого, планируется изучить потенциал других технологий машинного обучения, включая сверточные нейронные сети, для дальнейшего улучшения точности диагностики.