В РФ создали высокоточный алгоритм для выявления эпилепсии на записях ЭЭГ

Пресс-служба Российского научного фонда сообщила, что полученные результаты позволят снизить рутинную нагрузку по разметке многочасовых записей на врачей-эпилептологов

МОСКВА, 24 сентября. /ТАСС/. Российские исследователи разработали высокоточный алгоритм на базе нейросети и классификатора, который в разы лучше выявляет эпилепсию на записях ЭЭГ, чем это делают уже существующие автоматизированные подходы. Об этом сообщила пресс-служба Российского научного фонда (РНФ).

"Полученный результат дает надежду на создание автоматической системы разметки эпилептической ЭЭГ, что позволит существенно снизить рутинную нагрузку по разметке многочасовых записей на врачей-эпилептологов. Предложенная система разметки в настоящее время реализуется в виде программного продукта и может найти применение во многих медицинских центрах РФ", - пояснил профессор Балтийского федерального университета Александр Храмов, чьи слова приводит пресс-служба РНФ.

Разработанный учеными подход представляет собой комбинацию из двух разных алгоритмов - относительно просто устроенного классификатора и более сложной нейросети. Первый анализирует записи ЭЭГ и выявляет на них так называемые "выбросы "- сигналы, интенсивность которых выходит за рамки нормальной мозговой активности. Такие аномалии могут возникать как в результате эпилепсии, так и отражать нормальную работу мозга пациента или порождаться внешними шумами.

Для анализа этих "выбросов" ученые создали специальную нейросеть, которая рассматривает выявленные классификатором подозрительные всплески мозговой активности не как набор сигналов, а как целостное изображение. В этом отношении система ИИ имитирует работу врача, который пытается выявить наличие эпилепсии у пациента по тому, как выглядит "рисунок" активности его мозга на распечатках данных ЭЭГ.

Работу этих систем и их совопкупности исследователи проверили на данных ЭЭГ, которые были получены при замерах активности мозга 83 носителей эпилепсии во время припадков и в спокойном состоянии. Проведенные учеными проверки показали, что созданные ими алгоритмы активно регистрировали 90-96% аномалий в работе мозга, но при этом каждый из них мог отличить эпилептические припадки от других форм "выбросов" лишь в 12-13% случаев.

В свою очередь, объединение алгоритмов позволило повысить этот показатель до 57%, что было связано с резким уменьшением числа ложноположительных срабатываний. В этом отношении разработка российских ученых на порядок превосходит уже существующие алгоритмы, что делает ее более пригодной для применения в клинической практике, подытожили исследователи.

Об эпилепсии

По данным ВОЗ, около 50 млн человек на Земле страдают от различных форм эпилепсии. Примерно в 70% случаев врачам удается подавить болезнь при помощи медикаментов, однако иногда эпилепсия не поддается лечению. Как предполагают ученые, в большинстве случаев причиной развития эпилепсии являются различные точечные мутации в одиночных генах, а также нарушения во взаимодействиях разных сегментов ДНК.