Ученые из Иннополиса обучили нейросеть предсказывать приступы эпилепсии

Нейробиологи из Университета Иннополис создали алгоритм машинного обучения, способный предсказывать эпилептические приступы. При этом усовершенствование нейросети позволило сократить количество ложных предсказаний в четыре раза.

Как пояснили на инновационной площадке, предсказание эпилептических припадков остается одной из главных нерешенных задач. Долгое время исследователи пытались прогнозировать фокальные приступы, возникающие в определенном участке головного мозга. А так называемые генерализованные приступы с синхронной активностью нейронов в разных областях мозга считались спонтанными и непрогнозируемыми.

Однако затем нейробиологи смогли доказать, что предсказание генерализованных приступов возможно за несколько секунд до их начала. За это время можно успеть электрическим импульсом разрушить патологическую активность и предотвратить приступ.

На ранее предложенный учеными способ предсказаний давал большое число ложных срабатываний и был небезопасен для пациента, так как при каждом предсказании мозг подвергался электрической стимуляции. Профессор Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Университета Иннополис Владимир Максименко вместе с коллегами из Вестфальского университета им. Вильгельма и Университета Неймегена усовершенствовали метод, сократив ложную активность с помощью машинного обучения.

По словам Максименко, уникальность метода заключается в том, что нейросеть обучалась на данных, полученных во время испытаний на крысах специально выведенной линии. Считается, что базовые механизмы, отвечающие за возникновение эпилептического приступа у этих крыс, схожи с теми, что вызывают приступ у человека. Кроме того, у грызунов приступы возникают чаще, чем у человека, поэтому легко набрать хорошую статистику для обучения алгоритмов.

Профессор уверен, что полученные результаты являются существенным шагом в создании антиэпилептических систем для человека. В настоящий момент ведется оформление документации для начала экспериментальных исследований на пациентах.