Ученые разработали новый алгоритм, который может помочь идентифицировать эпилепсию по записям электроэнцефалографии (ЭЭГ) с большей точностью, чем существующие автоматизированные методы. Этот алгоритм сочетает в себе два подхода к анализу сигналов мозговой активности - простой классификатор, не требующий обучения, и обучаемую нейронную сеть. Разработка может значительно упростить процесс диагностики эпилепсии, поскольку позволяет автоматически анализировать многочасовые записи ЭЭГ, что требует от эпилептологов значительных затрат времени и усилий.
Новый алгоритм был создан командой ученых из Балтийского федерального университета им. Иммануила Канта, Российского национального исследовательского медицинского университета им. Н.И. Пирогова и ООО "Иммерсмед". Исследование было поддержано грантом Президентской программы Российского научного фонда и опубликовано в журнале IEEE Access.
По данным Всемирной организации здравоохранения, около 50 миллионов человек во всем мире страдают эпилепсией. Это одно из самых распространенных неврологических заболеваний, проявляющееся судорогами, которые могут сопровождаться потерей сознания, неконтролируемыми движениями, нарушением зрения и когнитивных функций. Хотя врачи успешно борются с эпилепсией с помощью медикаментов или хирургического вмешательства, диагностика заболевания остается сложным процессом.
Авторы нового алгоритма проверили его эффективность, сравнив результаты с помощью двух отдельных подходов - классификатора и нейронной сети. Они обнаружили, что двухэтапная система, объединяющая эти две технологии, обладает высокой чувствительностью и точностью, особенно когда речь идет об исключении ложных срабатываний.
Разработанный алгоритм уже реализован в виде программного продукта - онлайн-медицинского сервиса, который может быть использован во многих медицинских центрах России. Это открывает перспективы для более быстрой и точной диагностики эпилепсии, что может улучшить жизнь тысяч людей, страдающих этим заболеванием.
]]>