Нейросеть сможет диагностировать болезнь Альцгеймера на ранней стадии

News

23.12.2024 | 20:00
Пашинян о «возвращении» Арцаха Азербайджану; Зурабишвили выдвинула ультиматум властям. НОВОСТИ
23.12.2024 | 19:41
Муфтий объяснил разрешение многоженства заботой о вдовах «участников СВО»
23.12.2024 | 19:20
Трафик YouTube в России упал до рекордно низкого уровня
23.12.2024 | 18:56
Турецкая лира может обновить исторический минимум до конца года
23.12.2024 | 18:35
Приостановлена ​​деятельность 15 автомоек
23.12.2024 | 18:14
В ПАСЕ назвали неприемлемыми угрозы премьера Грузии в адрес президента
23.12.2024 | 17:55
WP: власти Украины поверили, что война может завершиться в 2025 году
23.12.2024 | 17:34
 Алиев заявил Папе Римоскому, что якобы Азербайджан играет активную роль в сохранении христианских памятников
23.12.2024 | 17:13
Армения выражает свою солидарность с дружественным немецким народом — Посол РА
23.12.2024 | 16:54
Генсек НАТО попросил Зеленского перестать критиковать Шольца
23.12.2024 | 16:33
Зурабишвили дала правительству 7 дней на назначение выборов
23.12.2024 | 16:12
Трамп пригрозил отнять Панамский канал: И вновь заявил, что хочет получить Гренландию
23.12.2024 | 15:59
Haberturk: жена Башара Асада хочет развестись с ним и уехать из Москвы в Лондон, в Кремле отрицают
23.12.2024 | 15:38
Техзадание по проекту 12-й станции ереванского метро «Сурмалу» доработано, результаты представят на неделе
23.12.2024 | 15:17
Авинян признал провал программы создания нового мусорного полигона в Ереване
More

Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) обучили нейросеть диагностировать болезнь Альцгеймера на ранней стадии. Исследователи смогли преодолеть проблему ограниченности исходных данных и построили модель нейронной сети на основе механизма комплексного оценивания, рассказали ТАСС в пресс-службе вуза.

«Из-за малозаметных симптомов на начальном этапе развития диагностировать болезнь Альцгеймера возможно только по физиологическим изменениям в головном мозге, зафиксированным на МРТ. Используя данные медицинских исследований пациентов с Альцгеймером, ученые обучили нейросеть выявлять заболевание. Для этого они построили модель нейронной сети на основе механизма комплексного оценивания, преодолев проблему ограниченности исходных данных. Полученные результаты лягут в основу программного обеспечения системы диагностики болезни Альцгеймера», — сказали в университете.

Исследование выполнили при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках программы деятельности Пермского научно-образовательного центра «Рациональное недропользование» в кооперации с двумя малыми инновационными предприятиями, созданными при поддержке Фонда содействия инновациям. Статья об исследовании опубликована в научном журнале Algorithms, также на разработку оформляется патент.

Как отметил научный руководитель проекта, начальник управления организации научных исследований ПНИПУ, доцент Александр Алексеев, основное ограничение применения нейросетей в медицине сводится к проблеме ограниченности данных.

«Во многом это объясняется этическими мотивами: пациенты или их законные представители должны дать согласие на использование их медицинских данных для научных целей и публикации в открытой печати. Например, на сбор данных о 81 пациенте, 59 из которых имели подтвержденный диагноз «болезнь Альцгеймера», потребовалось пять лет», — сказал ученый, отметив, что эту проблему удалось решить за счет использования механизма комплексного оценивания, также известного как «корень принятия решений». Этот механизм традиционно применяется для агрегирования нескольких показателей в одну комплексную оценку.

По словам одного из разработчиков методики Леонида Кожемякина ключевое значение разработанного подхода заключается в сокращении времени, затрачиваемого на поиск оптимальной нейронной сети для анализа ограниченного набора данных.

«С помощью методов идентификации корней принятия решений нам удалось получить такую структуру нейросетевой модели, которая способна с высокой точностью описывать изучаемую область, в данном случае — диагностировать болезнь», — пояснил Кожемякин. По словам исследователя, применять предложенный механизм можно и в других сферах, где исходный набор данных существенно ограничен.