Мы будем рады, если вы поддержите портал



Вконтакте Одноклассники Твиттер Фейсбук

красный зелёный голубой

Нейросеть научилась определять возраст мозга по МРТ

Нейросеть научилась определять возраст мозга по МРТ
ПОЛНЫЙ АНТИПАРАЗИТАРНЫЙ КОМПЛЕКТ (НА 10 ДНЕЙ ЧИСТКИ). ЛИМОННО ЭВКАЛИПТОВАЯ ЧИСТКА

Британские и нидерландские ученыенаучились определять возраст мозга по МРТ и возможныепризнаки его преждевременного старения с помощью машинного обучения. Результаты работы доступны на сайте препринтов arXiv.org.

Определение кажущегося возраста мозгаи сопоставление его с реальным возрастом пациента имеет большое значение длясвоевременной диагностики различных когнитивных нарушений. Существующие методыавтоматизации этого процесса, такие как регрессия на основе гауссовскихпроцессов, требует значительной предварительной обработки томограмм, котораявключает удаление изображения немозговых тканей, разделение серого и белоговеществ мозга (построение их волюметрических карт), устранение артефактов иприменение сглаживания. Это трудоемкое занятие может занимать до 24 часов, арезультат итогового анализа не всегда имеет удовлетворительное качество.

Чтобы упростить оценку, сотрудникиКоролевского и Имперского колледжей Лондона, а также Амстердамскогомедицинского центра применили с этой целью модель предсказания на основесверточной нейросети. Для ее обучения они использовали из доступных баз данных 2001томограмму мозга людей в возрасте от 18 до 90 лет без истории каки-либоневрологических заболеваний.

После обучения работоспособность нейросетипроверили на двух наборах сделанных разными аппаратами томограмм: необработанныхи прошедших стандартную предварительную обработку. Результаты сопоставили состандартным методом регрессии.

Выяснилось, что при анализеобработанных изображений и нейросеть, и стандартный алгоритм обеспечивали удовлетворительнуюи сопоставимую точность: погрешность в обоих случаях не превышала пяти лет вкаждую сторону (4,16 и 4,66 года соответственно). При анализе «сырых» томограммточность нейросетевого алгоритма осталась прежней (4,65 года), а регрессия на основегауссовских процессов имела среднюю погрешность почти в 12 лет.

Дополнительное исследование на 62женщинах-близнецах выявило высокую наследуемость уровня старения мозга, котораяпредсказуемо несколько снижалась с возрастом из-за накопленного действияразличных внешних факторов.

Что важно, анализ необработанныхтомограмм в помощью алгоритмов машинного обучения занимал несколько секунд, тоесть оценить возраст мозга можно было, еще когда пациент находился в аппарате МРТ.Обычными методами на достаточно точный анализ, как уже говорилось, уходилобольше суток.

По мнению исследователей, подобныеалгоритмы могу значительно повысить точность и скорость диагностики неврологическихрасстройств и когнитивных нарушений.

В последнее время сверточные нейросетинаходят самые разнообразные применения. Так, их используют для распознавания исинтеза речи, чтения по губам, раскрашиванияизображений, анализасодержания книг по обложкам и даже для отпугивания метящихтерриторию котов. Компания IBM используетмашинное обучение для работы надсозданием «электронного рентгенолога» под названием Avicenna.

Олег Лищук

N+1

Поставьте оценку:
Рейтинг 0 (Проголосовало: 0)

ОЗДОРОВЛЕНИЕ И ДОХОД С КОРПОРАЦИЕЙ "СИБИРСКОЕ ЗДОРОВЬЕ"

Понравилось? Поделитесь с друзьями через кнопки социальных сетей!

Добавить страницу в закладки

0
08:53
52
Популярные видео каналы