#болезньАльцгеймера #машинноеобучение #news
Однократное сканирование головного мозга может диагностировать болезнь Альцгеймера.
Ученые Имперского колледжа Лондона разработали алгоритм машинного обучения на основе нейровизуализации, который способен с высокой точностью обнаруживать болезнь Альцгеймера в головном мозге и определять стадии заболевания, сообщает портал Neuroscience News. Метод машинного обучения используется в этом исследовании для изучения структурных особенностей мозга, в том числе в областях, ранее не связанных с болезнью Альцгеймера. Этот подход позволяет выявить заболевание на ранней стадии, когда его бывает очень трудно диагностировать. Благодаря быстрой диагностике пациенты получают доступ к помощи и поддержке, а также лечению, что дает возможность справиться со своими симптомами и планировать будущее. Выявление пациентов на ранней стадии болезни Альцгеймера также поможет исследователям понять изменения мозга, вызывающие заболевание, и наметить новые пути лечения.
В настоящее время врачи используют множество тестов для диагностики болезни Альцгеймера, включая тесты памяти и когнитивных функций, а также сканирование головного мозга. Сканирование позволяет выявлять отложения белка и уменьшение гиппокампа, области мозга, связанной с памятью. Новый метод также основан на сканировании с использованием стандартного магнитно-резонансного томографа мощностью 1,5 Тесла. Но ученые адаптировали алгоритм, разработанный для классификации раковых опухолей, и применили его к мозгу. Они разделили мозг на 115 областей и выделили 660 различных характеристик, таких как размер, форма и текстура, для оценки каждой области. Затем они обучили алгоритм определять, где изменения этих признаков могут точно предсказать наличие болезни Альцгеймера.
Используя данные, полученные в проекте Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, авторы исследования проверили свой подход на сканировании мозга более 400 пациентов с ранней и поздней стадиями болезни Альцгеймера, здоровых людей и пациентов с другими неврологическими состояниями, включая лобно-височную деменцию и болезнь Паркинсона. Они также проверили его на данных более 80 пациентов, проходящих диагностические тесты на болезнь Альцгеймера в Imperial College Healthcare NHS Trust.
В результате ученые установили, что в 98% случаев достаточно одной только системы машинного обучения на основе МРТ, чтобы точно предсказать, есть ли у пациента болезнь Альцгеймера или нет. Представленный подход позволяет также различать раннюю и позднюю стадии болезни Альцгеймера с точностью у 79%.
Исследование опубликовано в журнале Communications Medicine.
Однократное сканирование головного мозга может диагностировать болезнь Альцгеймера.
Ученые Имперского колледжа Лондона разработали алгоритм машинного обучения на основе нейровизуализации, который способен с высокой точностью обнаруживать болезнь Альцгеймера в головном мозге и определять стадии заболевания, сообщает портал Neuroscience News. Метод машинного обучения используется в этом исследовании для изучения структурных особенностей мозга, в том числе в областях, ранее не связанных с болезнью Альцгеймера. Этот подход позволяет выявить заболевание на ранней стадии, когда его бывает очень трудно диагностировать. Благодаря быстрой диагностике пациенты получают доступ к помощи и поддержке, а также лечению, что дает возможность справиться со своими симптомами и планировать будущее. Выявление пациентов на ранней стадии болезни Альцгеймера также поможет исследователям понять изменения мозга, вызывающие заболевание, и наметить новые пути лечения.
В настоящее время врачи используют множество тестов для диагностики болезни Альцгеймера, включая тесты памяти и когнитивных функций, а также сканирование головного мозга. Сканирование позволяет выявлять отложения белка и уменьшение гиппокампа, области мозга, связанной с памятью. Новый метод также основан на сканировании с использованием стандартного магнитно-резонансного томографа мощностью 1,5 Тесла. Но ученые адаптировали алгоритм, разработанный для классификации раковых опухолей, и применили его к мозгу. Они разделили мозг на 115 областей и выделили 660 различных характеристик, таких как размер, форма и текстура, для оценки каждой области. Затем они обучили алгоритм определять, где изменения этих признаков могут точно предсказать наличие болезни Альцгеймера.
Используя данные, полученные в проекте Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, авторы исследования проверили свой подход на сканировании мозга более 400 пациентов с ранней и поздней стадиями болезни Альцгеймера, здоровых людей и пациентов с другими неврологическими состояниями, включая лобно-височную деменцию и болезнь Паркинсона. Они также проверили его на данных более 80 пациентов, проходящих диагностические тесты на болезнь Альцгеймера в Imperial College Healthcare NHS Trust.
В результате ученые установили, что в 98% случаев достаточно одной только системы машинного обучения на основе МРТ, чтобы точно предсказать, есть ли у пациента болезнь Альцгеймера или нет. Представленный подход позволяет также различать раннюю и позднюю стадии болезни Альцгеймера с точностью у 79%.
Исследование опубликовано в журнале Communications Medicine.
Neuroscience News
Single Brain Scan Can Diagnose Alzheimer’s Disease - Neuroscience News
A neuroimaging-based machine learning algorithm can detect Alzheimer's in the brain with 98% accuracy. The system is also 79% accurate at determining which stage of Alzheimer's disease a patient has.