В РФ научили нейросеть определять аутизм у детей по ЭЭГ

Ученые из России и Китая разработали новый подход, использующий данные с электроэнцефалографов для выявления аутизма с высокой точностью в 95%.

Эта инновационная система включает в себя использование искусственного интеллекта и была представлена пресс-службой Российского научного фонда (РНФ).

Профессор Балтийского федерального университета (Калининград) Александр Храмов отметил, что разработанный алгоритм сфокусирован на поиске характеристик, отличающих группу детей с аутизмом от здоровых.

Этот подход позволил выявить признаки, которые остаются незамеченными другими алгоритмами машинного обучения.

В будущем данная методика на основе машинного обучения обещает помочь выявлять аутистические расстройства на более ранних этапах, чем это возможно в настоящее время.

Для создания системы диагностики аутизма ученые использовали данные, собранные в рамках наблюдений за работой мозга 298 детей в возрасте от 2 до 16 лет, половина из которых страдала от различных форм аутизма.

Целью исследования было выяснить наличие характерных особенностей в электрической активности мозга у детей с аутизмом.

Исследователи применили специальный тип нейронных сетей, контрастный вариационный автокодировщик, который предназначен для выявления даже самых тонких закономерностей в данных, присутствующих у одной группы и отсутствующих у другой.

Эту нейросеть дополнили математическими методами из теории графов для корректной работы с данными электроэнцефалографии.

Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что воспаление в кишечнике увеличивает риск болезни Альцгеймера.