Preskočiť na obsah
  • O nás
    • Kto sme a ako sa stať naším členom?
    • Stanovy spoločnosti
    • Predseda a správna rada
    • Kontakt
  • Oznamy
  • Politika
  • Kultúra a veda
    • Kultúrne novinky v slovenskom jazyku
    • Vedecké novinky v ruskom jazyku
  • Pel-mel
  • Kluby Arbat
  • Komentáre
  • O nás
    • Kto sme a ako sa stať naším členom?
    • Stanovy spoločnosti
    • Predseda a správna rada
    • Kontakt
  • Oznamy
  • Politika
  • Kultúra a veda
    • Kultúrne novinky v slovenskom jazyku
    • Vedecké novinky v ruskom jazyku
  • Pel-mel
  • Kluby Arbat
  • Komentáre
Фото: © РИА Новости / Александр Кряжев

Správa z oblasti ruskej vedy v pôvodnom znení (scientificrussia.ru)

  • srspol
  • 6. mája, 2023
  • 9:02 pm

Ученые Пермского Политеха обучили нейросеть диагностировать болезнь Альцгеймера


По данным ВОЗ, из всех выявленных случаев деменции порядка 60-70% вызвано болезнью Альцгеймера. Из-за малозаметных симптомов на начальном этапе развития диагностировать болезнь возможно только по физиологическим изменениям в головном мозге, зафиксированным на МРТ. Используя данные медицинских исследований пациентов с Альцгеймером, ученые Пермского Политеха обучили нейросеть выявлять это заболевание. Для этого они построили модель нейронной сети на основе механизма комплексного оценивания, преодолев проблему ограниченности исходных данных. Полученные результаты лягут в основу программного обеспечения системы диагностики болезни Альцгеймера.

Статья опубликована в высокорейтинговом научном журнале «Algorithms», на разработку оформляется патент. Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках программы деятельности Пермского научно-образовательного центра «Рациональное недропользование». Исследование проводилось в университете совместно с двумя малыми инновационными предприятиями, созданными при поддержке Фонда содействия инновациям.

Медицинские исследования последних двух десятилетий, посвященные изучению головного мозга, отмечают рост числа пациентов с болезнью Альцгеймера. Сегодня во всем мире насчитывается около 50 млн человек, страдающих болезнью Альцгеймера, а в 2008 году число больных было менее 30 млн человек.

— На ранних стадиях симптомы болезни Альцгеймера малозаметны, но со временем болезнь прогрессирует, приводя к потере долговременной памяти, нарушениям речи и когнитивных функций, утрате способности ориентироваться в обстановке и ухаживать за собой. Поэтому существенный интерес для медицины представляет диагностирование болезни по физиологическим процессам в головном мозге человека, — рассказывает студентка 4-го курса Пермского Политеха Большакова Юлия, создавшая по программе «Студенческий стартап» малое инновационное предприятие ООО «Системы диагностик».

Для эффективного выявления патологии ученые Пермского Политеха предложили применять специальные методы обработки данных и выбора структуры искусственной нейронной сети.

— Искусственные нейронные сети уже активно используются в медицинских исследованиях, например, для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, дисбактериоза кишечника, онкологии. Основное ограничение применения нейросетей в медицине сводится к проблеме ограниченности данных. Во многом это объясняется этическими мотивами: пациенты или их законные представители должны дать согласие на использование их медицинских данных для научных целей и публикации в открытой печати. Например, на сбор данных о 81 пациенте, 59 из которых имели подтвержденный диагноз «болезнь Альцгеймера», потребовалось 5 лет, — рассказывает научный руководитель проекта, начальник управления организации научных исследований Пермского Политеха, кандидат экономических наук, доцент Александр Алексеев.

На этом ограниченном наборе данных проводилось обучение нейросети для выявления болезни Альцгеймера по значениям магнитной восприимчивости вен головного мозга, которые определялись с помощью МРТ. Решить проблему ограниченности данных ученые предложили за счет использования механизма комплексного оценивания. Этот механизм, также известный как «корень принятия решений», традиционно применяется для агрегирования нескольких показателей в одну комплексную оценку.

— Ключевое значение разработанного подхода заключается в сокращении времени, затрачиваемого на поиск оптимальной нейронной сети для анализа ограниченного набора данных. С помощью методов идентификации корней принятия решений нам удалось получить такую структуру нейросетевой модели, которая способна с высокой точностью описывать изучаемую область, в данном случае – диагностировать болезнь. Применять предложенный механизм можно и в других сферах, где исходный набор данных существенно ограничен, — поясняет один из разработчиков методики Леонид Кожемякин, ведущий специалист ООО «Пермский центр поддержки принятия решений», созданного по программе Фонда содействия инновациям «Старт-1».

На текущий момент в открытом доступе нет специализированных программных продуктов, позволяющих пользователю, не имеющему навыков программирования, задать неполносвязную структуру нейронной сети. Совместно с ООО «Пермский центр поддержки принятия решений» ученые намерены создать специальную компьютерную программу, доступную онлайн для всех исследователей.

Информация предоставлена пресс-службой Пермского Политеха

Источник фото: ria.ru

Разместила: Ирина Усик

Информация взята с портала «Научная Россия» (scientificrussia.ru)
PrevPredchádzajúca správaPavol Dinka: Michel Houellebecq o úpadku Západu, o zlyhaní ľudstva
Ďalšia správaKyjev a atentát na Putina. Jan Schneider třídí maglajz psychologické války a vysvětlujeĎalšie
  • Kto sme a ako sa stať naším členom?
  • Stanovy občianskeho združenia
  • Predseda a správna rada
  • Kontakt
  • Oznamy
  • Politika
  • Kultúra a veda
  • Kultúrne novinky v slovenskom jazyku
  • Vedecké novinky v ruskom jazyku
  • Pel-mel
  • Kluby Arbat
  • Komentáre

© Slovensko-ruská spoločnosť. Všetky práva vyhradené.

Spravujte súhlas so súbormi cookie
Na poskytovanie tých najlepších skúseností používame technológie, ako sú súbory cookie na ukladanie a/alebo prístup k informáciám o zariadení. Súhlas s týmito technológiami nám umožní spracovávať údaje, ako je správanie pri prehliadaní alebo jedinečné ID na tejto stránke. Nesúhlas alebo odvolanie súhlasu môže nepriaznivo ovplyvniť určité vlastnosti a funkcie.
Funkčné Vždy aktívny
Technické uloženie alebo prístup sú nevyhnutne potrebné na legitímny účel umožnenia použitia konkrétnej služby, ktorú si účastník alebo používateľ výslovne vyžiadal, alebo na jediný účel vykonania prenosu komunikácie cez elektronickú komunikačnú sieť.
Predvoľby
Technické uloženie alebo prístup je potrebný na legitímny účel ukladania preferencií, ktoré si účastník alebo používateľ nepožaduje.
Štatistiky
Technické úložisko alebo prístup, ktorý sa používa výlučne na štatistické účely. Technické úložisko alebo prístup, ktorý sa používa výlučne na anonymné štatistické účely. Bez predvolania, dobrovoľného plnenia zo strany vášho poskytovateľa internetových služieb alebo dodatočných záznamov od tretej strany, informácie uložené alebo získané len na tento účel sa zvyčajne nedajú použiť na vašu identifikáciu.
Marketing
Technické úložisko alebo prístup sú potrebné na vytvorenie používateľských profilov na odosielanie reklamy alebo sledovanie používateľa na webovej stránke alebo na viacerých webových stránkach na podobné marketingové účely.
Spravovať možnosti Správa služieb Spravovať predajcov Prečítajte si viac o týchto účeloch
Zobraziť predvoľby
{title} {title} {title}