Especialistas del Centro Siberiano de Inteligencia Artificial de la Universidad Estatal de Tomsk (TSU) en colaboración con el Instituto de Actividad Nerviosa Superior y Neurofisiología (IVND y NF) de la RAN han creado un sistema para el procesamiento automático de datos de la actividad cerebral en ratas de laboratorio. El desarrollo acelerará la investigación de la epilepsia absanсe, una forma de la enfermedad que se caracteriza por la pérdida breve de conciencia.
El sistema analiza la electrocorticografía (ECoG), registrando las fases del sueño profundo y los ataques epilépticos con una precisión de hasta el 88%. Anteriormente, la decodificación de tales datos se realizaba manualmente y tomaba un tiempo considerable. El algoritmo utiliza señales de un solo electrodo instalado en el lóbulo frontal del cerebro, lo que simplifica el proceso.
El uso de algoritmos automáticos facilita significativamente el análisis de tales registros, reduciendo los costos de tiempo en decenas de veces con pérdidas mínimas en la precisión. El desarrollo e implementación de tales métodos para resolver tareas laboriosas que requieren grandes gastos de tiempo y esfuerzo de los especialistas es extremadamente demandado en la actividad científica.
El desarrollo se convirtió en una continuación de la colaboración después de la victoria del equipo del centro en el hackathon «Avance Digital. Temporada: inteligencia artificial». La base del sistema es el algoritmo CatBoost en combinación con la transformación wavelet, lo que garantiza una alta velocidad de procesamiento: hasta 25 segundos por hora de grabación.
Entrenamos el modelo en una biblioteca de datos marcados por expertos del IVND y NF de la RAN. Hicimos una aplicación, ahora se pueden cargar datos de ECoG en ella. El sistema realiza todo el proceso de procesamiento de datos sin la participación de un experto con un mínimo de errores.
Según la OMS, alrededor de 50 millones de personas en el mundo sufren de epilepsia. Los estudios en ratas de la línea WAG/Rij ayudan a estudiar los mecanismos de desarrollo de la enfermedad. Se planea publicar los resultados del trabajo en una revista científica.
