Специалисты Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского создали систему автоматической диагностики эпилепсии по электроэнцефалограмме (ЭЭГ). Модель на основе машинного обучения анализирует ритмическую активность мозга и с точностью выше 90% определяет вероятность развития заболевания до появления судорог. Результаты работы опубликованы в журнале Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation.
Технология использует около 200 параметров мозговых ритмов для выявления патологии, что позволяет находить изменения в работе мозга в досимптоматический период.
«Сегодня, чтобы определить у пациентов эпилепсию по электроэнцефалограмме, требуются часы записи активности головного мозга. Причем диагноз ставится только в случае, когда на ЭЭГ виден припадок. Однако в 30% случаев электрографически зафиксировать судорожную активность не удается, а периоды между приступами могут быть очень долгими. Поэтому ученые предложили использовать для оценки межсудорожную активность мозга», — объяснили на сайте вуза.
Метод также может использоваться при снятии энцефалограммы у пилотов, водителей, сотрудников силовых структур и представителей других профессий с повышенным уровнем ответственности.
Разработка способствует более быстрой и точной диагностике, что критически важно для раннего лечения. В будущем систему планируют доработать для определения типа эпилепсии. Тестирование модели будет проводиться на клинических базах ведущих медицинских учреждений России.
Ранее Наука Mail писала о разработке умной «упаковки» для лекарств от сибирских ученых.
