Исследователи ННГУ имени Лобачевского представили программный комплекс, использующий ИИ-алгоритмы для глубокого анализа данных электроэнцефалографии во время сна. Эта разработка позволяет автоматизировать процесс расшифровки многочасовых записей и выявлять даже трудноуловимые признаки эпилепсии.
Ключевым фокусом работы ученых стало изучение особых ритмов мозга, известных как сонные веретена, которые фиксируются во второй фазе сна. У здорового человека эти паттерны связаны с когнитивными функциями, такими как консолидация памяти. При эпилепсии их характеристики — плотность, частота и длительность — могут существенно меняться. Нейросеть, обученная на обширных массивах данных, способна детально описать эти изменения, что открывает новые возможности для отслеживания динамики болезни и подбора индивидуальной терапии.
Глобальная задача нашего исследования — минимизировать субъективность в оценке данных электроэнцефалографии, упростить разметку эпилептиформной активности и ключевых физиологических паттернов, добиться унифицированного подсчета таких параметров, как частота, амплитуда и встречаемость. Это позволит принимать взвешенные клинические решения как в отношении диагноза, так и оптимального лечения.
Данные для обучения моделей и выводы, полученные с помощью прототипа, уже были проверены и верифицированы практикующими врачами из Москвы и Нижнего Новгорода.
По словам соавтора исследования, врача-невролога Артема Шаркова, глобальная задача проекта — унификация оценки ключевых параметров мозговой активности, таких как амплитуда и встречаемость паттернов. Это необходимо для принятия взвешенных клинических решений как на этапе постановки диагноза, так и при выборе оптимальной стратегии лечения. В настоящее время завершается разработка готового программного обеспечения для тестирования технологии в реальных клинических условиях.
Ранее Наука Mail рассказывала, что кето-диета способна остановить эпилептические припадки.
