Для диагностирования используются данные с электроэнцефалографов
Специалисты Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта (БФУ) при сотрудничестве с китайским Северо-Западным политехническим университетом разработали нейросеть для диагностирования аутизма. Искусственный интеллект определяет недуг с 95% вероятностью. Об этом сообщила пресс-служба российского вуза.
Новая разработка ориентирована на анализ электроэнцефалограмм (ЭЭГ). Для обучения нейросети использовали данные 298 детей в возрастной группе от 2 до 16 лет. Большинство из них страдало от разных форм аутизма.
Разработанный нами алгоритм нацелен именно на поиск отличительных черт в группе детей с аутизмом, считая функциональные сети здоровых детей общими для обеих групп. Поэтому он позволил найти признаки, которые упускают другие алгоритмы машинного обучения. В перспективе предложенный нами подход на основе машинного обучения поможет выявлять заболевания аутистического спектра на более ранних стадиях, чем это возможно сейчас.
— Александр Храмов, профессор Балтийского федерального университета (Калининград)
Чтобы обнаружить признаки аутизма в электрической активности мозга, был применён специальный контрастный вариационный автокодировщик. Для более точного анализа данных электроэнцефалограммы он был усовершенствован с помощью математических методов теории графов.
Новая разработка смогла выявить аутизм с 95% вероятность. Тогда как аналогичные системы на базе ИИ делали это ранее с 80% точностью.
Разработанный автокодировщик фиксировал даже неочевидные закономерности, присутствующие в одном наборе данных и отсутствующие в других банках изображений или результатах замеров.
Ученым удалось выявить одно важное свойство для диагностики аутизма. Им стало ослабление некоторых функциональных связей в лобной доле мозга.
Ранее www1.ru сообщал, что NtechLab приступил к созданию нейросети для диагностики Альцгеймера и деменции.
Читать материалы по теме:
ИИ помог врачам в Москве поставить 14 миллионов предварительных диагнозов
