Исследователи, используя искусственный интеллект (ИИ) для анализа МРТ головного мозга, выявили важные различия в участках белого вещества подростков с СДВГ.
В исследовании, в котором приняли участие более 1700 участников-подростков, использовалась диффузионно-взвешенная визуализация и модель искусственного интеллекта глубокого обучения для обнаружения этих изменений.
Повышенные значения фракционной анизотропии (ФА) были обнаружены в девяти участках белого вещества у людей с СДВГ, что обеспечивает объективные биомаркеры для диагностики. Данный подход предлагает новый, количественный способ диагностики СДВГ, устраняя нынешнюю зависимость от субъективных опросов, сообщаемых самими пациентами.
Используя искусственный интеллект (ИИ) для анализа специализированных МРТ головного мозга подростков с синдромом дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) и без него, исследователи обнаружили значительные различия в девяти участках белого вещества мозга у людей с СДВГ. Результаты исследования представлены на ежегодном собрании Радиологического общества Северной Америки (RSNA).
По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний (CDC), СДВГ — распространенное расстройство, которое часто диагностируется в детстве и продолжается во взрослом возрасте. По оценкам, миллионам детей и подростков в возрасте от 6 до 17 лет ставится диагноз СДВГ.
«СДВГ часто проявляется в раннем возрасте и может оказать огромное влияние на качество жизни и способность функционировать в обществе», — комментирует соавтор исследования Джастин Хьюн (Justin Huynh) из Медицинского колледжа Карла Иллинойса (Carle Illinois College of Medicine) в Урбана-Шампейн.
У детей с СДВГ могут возникнуть проблемы с концентрацией внимания, контролем импульсивного поведения или регулированием активности. Ранняя диагностика и вмешательство являются ключом к управлению этим заболеванием.
«СДВГ чрезвычайно сложно диагностировать, и диагноз выставляется основываясь на субъективные опросы, о которых сообщают сами люди», — добавляет Хьюн. «Определенно существует неудовлетворенная потребность в более объективных показателях диагностики. Это пробел, который мы пытаемся заполнить».
Это первое исследование, в котором применяется глубокое обучение, тип искусственного интеллекта, для выявления маркеров СДВГ в многоинституциональном исследовании когнитивного развития мозга подростков (ABCD), которое включает визуализацию мозга, клинические опросы и другие данные о более чем 11 000 подростков. Данные визуализации мозга включали специализированный тип МРТ, называемый диффузионно-взвешенной визуализацией (ДВИ).
«Предыдущие исследования с использованием ИИ для выявления СДВГ не увенчались успехом из-за небольшого размера выборки и сложности расстройства», — утверждает Хьюнь.
Исследовательская группа выбрала группу из 1704 человек из набора данных ABCD, включая подростков с СДВГ и без него. Используя сканирование, исследователи проанализировали данные фракционной анизотропии (ФА) 30 основных участков белого вещества мозга. ФА — это показатель того, как молекулы воды движутся по волокнам трактов белого вещества.
Значения ФА от 1371 человека были использованы в качестве входных данных для обучения модели искусственного интеллекта с глубоким обучением, которая затем была протестирована на 333 пациентах, в том числе 193 с диагнозом СДВГ и 140 без него. Диагнозы СДВГ определялись с помощью оценки «Краткий монитор проблем» — рейтингового инструмента, используемого для мониторинга функционирования ребенка и его реакции на вмешательства.
С помощью искусственного интеллекта исследователи обнаружили, что у пациентов с СДВГ показатель ФА был значительно повышен в девяти участках белого вещества.
«Эти различия в сигнатурах МРТ у людей с СДВГ никогда раньше не наблюдались на таком уровне детализации», — объясняет Хьюнь. «В целом аномалии, наблюдаемые в девяти участках белого вещества, совпадают с симптомами СДВГ».
Исследователи намерены продолжить получение данных от остальных людей в наборе данных ABCD, сравнивая производительность дополнительных моделей ИИ.
«Многие люди чувствуют, что у них СДВГ, но он не диагностируется из-за субъективного характера доступных диагностических тестов», — заключает Хьюн. «Этот метод представляет собой многообещающий шаг на пути к поиску биомаркеров визуализации, которые можно использовать для диагностики СДВГ в количественной, объективной диагностической системе».
Авторы другого исследования утверждают, что мужчины с СДВГ и аутизмом имеют высокий риск развития рака яичек