Специалисты Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта (БФУ) при сотрудничестве с китайским Северо-Западным политехническим университетом разработали нейросеть для диагностирования аутизма. Искусственный интеллект определяет недуг с 95% вероятностью. Об этом сообщила пресс-служба российского вуза.
Новая разработка ориентирована на анализ электроэнцефалограмм (ЭЭГ). Для обучения нейросети использовали данные 298 детей в возрастной группе от 2 до 16 лет. Большинство из них страдало от разных форм аутизма.
Разработанный нами алгоритм нацелен именно на поиск отличительных черт в группе детей с аутизмом, считая функциональные сети здоровых детей общими для обеих групп. Поэтому он позволил найти признаки, которые упускают другие алгоритмы машинного обучения. В перспективе предложенный нами подход на основе машинного обучения поможет выявлять заболевания аутистического спектра на более ранних стадиях, чем это возможно сейчас.
Александр Храмов, профессор Балтийского федерального университета (Калининград)
Чтобы обнаружить признаки аутизма в электрической активности мозга, был применён специальный контрастный вариационный автокодировщик. Для более точного анализа данных электроэнцефалограммы он был усовершенствован с помощью математических методов теории графов.
Новая разработка смогла выявить аутизм с 95% вероятность. Тогда как аналогичные системы на базе ИИ делали это ранее с 80% точностью.
Разработанный автокодировщик фиксировал даже неочевидные закономерности, присутствующие в одном наборе данных и отсутствующие в других банках изображений или результатах замеров.
Ученым удалось выявить одно важное свойство для диагностики аутизма. Им стало ослабление некоторых функциональных связей в лобной доле мозга.
Ранее www1.ru сообщал, что NtechLab приступил к созданию нейросети для диагностики Альцгеймера и деменции.
ИИ помог врачам в Москве поставить 14 миллионов предварительных диагнозов