22.11.2023
Дмитрий Корзун прокомментировал научное исследование в "Известиях"
Ученые разработали модель машинного обучения, позволяющую за сотые доли секунды по результатам электроэнцефалограммы с точностью 99,9% выявлять болезнь Паркинсона. Важное преимущество нового алгоритма − в совместимости с портативными бытовыми устройствами. Поэтому программа может использоваться не только в больнице при диагностике, но и в домашних условиях.
Ученые Петрозаводского государственного университета совместно с коллегой из Кувейтского колледжа науки и технологий разработали алгоритм машинного обучения для диагностики и мониторинга болезни Паркинсона по данным электроэнцефалограммы (ЭЭГ), который может использоваться в портативных медицинских устройствах.
Авторы записали ЭЭГ 20 здоровых людей и 20 пациентов с болезнью Паркинсона. Для их анализа был разработан алгоритм, который обрабатывал данные в несколько этапов. Сначала он отсекал электрические сигналы, соответствующие низкочастотным и высокочастотным шумам, то есть не несущие никакой информации о работе головного мозга.
Оставшиеся информативные диапазоны частот программа использовала, чтобы математическими методами выявить признаки ЭЭГ, отличающие здоровых людей от больных. В результате модель машинного обучения позволила определить 11 показателей, опираясь на которые, можно с точностью 99,9% выявить болезнь Паркинсона. Эти признаки оказались связаны с медленными дельта- и тета-ритмами электрической активности мозга, в норме свойственными состоянию покоя или сна. У людей с болезнью Паркинсона эти ритмы более выражены, а потому могут использоваться при диагностике.
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в международном журнале Sensors.
Подробнее читайте в газете "Известия".
Ученые Петрозаводского государственного университета совместно с коллегой из Кувейтского колледжа науки и технологий разработали алгоритм машинного обучения для диагностики и мониторинга болезни Паркинсона по данным электроэнцефалограммы (ЭЭГ), который может использоваться в портативных медицинских устройствах.
"Предложенный алгоритм станет одним из многих элементов разрабатываемой нами концепции "бионического костюма" для человека, который позволит обеспечить комплексный неинвазивный мониторинг состояния здоровья, в том числе в реальном времени",
− сообщил "Известиям" руководитель проекта, научный руководитель Центра искусственного интеллекта Петрозаводского государственного университета Дмитрий Корзун.
Авторы записали ЭЭГ 20 здоровых людей и 20 пациентов с болезнью Паркинсона. Для их анализа был разработан алгоритм, который обрабатывал данные в несколько этапов. Сначала он отсекал электрические сигналы, соответствующие низкочастотным и высокочастотным шумам, то есть не несущие никакой информации о работе головного мозга.
Оставшиеся информативные диапазоны частот программа использовала, чтобы математическими методами выявить признаки ЭЭГ, отличающие здоровых людей от больных. В результате модель машинного обучения позволила определить 11 показателей, опираясь на которые, можно с точностью 99,9% выявить болезнь Паркинсона. Эти признаки оказались связаны с медленными дельта- и тета-ритмами электрической активности мозга, в норме свойственными состоянию покоя или сна. У людей с болезнью Паркинсона эти ритмы более выражены, а потому могут использоваться при диагностике.
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в международном журнале Sensors.
Подробнее читайте в газете "Известия".
Архив новостей
ФГБОУ ВО "Петрозаводский государственный университет"
пр. Ленина, 33, г. Петрозаводск, Карелия, Россия, 185910
тел.: +7 (8142) 71-10-01, факс: +7 (8142) 71-10-00
e-mail: rectorat@petrsu.ru, office@petrsu.ru
https://www.petrsu.ru/
пр. Ленина, 33, г. Петрозаводск, Карелия, Россия, 185910
тел.: +7 (8142) 71-10-01, факс: +7 (8142) 71-10-00
e-mail: rectorat@petrsu.ru, office@petrsu.ru
https://www.petrsu.ru/
Управление по инновационно-
производственной деятельности
пр. Ленина, 31, г. Петрозаводск
тел.: +7 (921) 222-40-72
e-mail: shtykoff@petrsu.ru
производственной деятельности
пр. Ленина, 31, г. Петрозаводск
тел.: +7 (921) 222-40-72
e-mail: shtykoff@petrsu.ru