Исследователи из Института проблем машиноведения РАН, Института мозга человека РАН и швейцарского фонда Brain and Trauma Foundation применили технику «слепого разделения источников» для анализа электроэнцефалограмм.
Как пояснила стажер-исследователь ИПМаш РАН Надежда Шанарова в беседе с ТАСС, этот подход восстанавливает исходные сигналы от разных нейронных сетей, даже если они сильно перекрываются во времени. Ключевая проблема диагностики шизофрении, которой страдает около 1% населения (причем почти половина пациентов получает пожизненную инвалидность), — позднее и неточное выявление на основе клинических интервью и опросников.
В эксперименте участвовали 68 пациентов с диагнозом и 132 здоровых добровольца. Испытуемые выполняли зрительный тест на когнитивный контроль, торможение импульсивных действий и концентрацию внимания — функции, часто нарушенные при шизофрении. Вместо подачи в модель машинного обучения сырых сигналов с 19 электродов учёные сначала преобразовали данные каждого человека в 11 скрытых компонент. Затем они статистически сравнили эти компоненты между группами, выделили временные интервалы с максимальными различиями и извлекли из них множество признаков, дополнив их поведенческими данными.
После последовательного отбора наиболее информативных параметров модель показала 96,7% чувствительности (правильное выявление больных) и 97,7% специфичности (минимальное число ложных срабатываний у здоровых). Для сравнения: ранее те же ученые применяли метод опорных векторов к традиционным вызванным потенциалам и достигали чувствительности 91%. В пресс-службе ИПМаш РАН подчеркнули, что новый подход не только повышает точность инструментальной диагностики, но и указывает на конкретные нарушенные нейросети. Это открывает путь к таргетной терапии — например, с помощью нейрообратной связи или неинвазивной стимуляции мозга.
Ранее сообщалось, что головные боли могут быть вызваны множеством причин, в том числе мигренью. Еще одна смертельно опасная патология, которая проявляется в виде головных болей, рак мозга, предупредил онколог Евгений Черемушкин.