Умная нейросеть практически безошибочно из массива данных активности головного мозга здоровых и больных детей выбирала признаки, наиболее важные для отличия нормы от патологии. За счет чего удалось совершить такой прорыв?
Ученые из Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта, Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН и Северо-Западного политехнического университета (Китай) предложили для диагностики использовать так называемый "контрастный вариационный автокодировщик" - один из типов нейронных сетей. Он способен классифицировать сигналы в зависимости от их свойств: например, отличить активность передачи нервных импульсов между разными отделами головного мозга. Но чтобы использовать это его достоинство для диагностики аутизма, ученым пришлось модифицировать алгоритмы нейросети для работы с графами.
Эксперимент показал, что нейросеть не только распознает аутизм с точностью 95%, но практически не дает ложноположительных срабатываний, то есть не причисляет здоровых детей к больным.
Ученые особо подчеркивают, что наибольшие различия между здоровыми детьми и больными аутизмом наблюдались в связях лобной доли мозга: при расстройствах эти связи оказались более слабыми, чем в норме. Такие изменения могут быть связаны с нарушениями развития нервной системы. Дело в том, что человеческий мозг развивается последовательно от затылочной, височной и теменной зон к лобной доле, которая отвечает за способность к планированию, принятию решений, рабочую память, когнитивный контроль. Поэтому у детей с нарушением развития лобной доли наблюдаются проблемы с этими поведенческими аспектами.
- Поэтому мы предлагаем при диагностике расстройств аутистического спектра уделять больше внимания данным ЭЭГ, полученным из лобной доли, - подчеркивает руководитель проекта, доктор физико-математических наук, Александр Храмов. - В перспективе предложенный нами подход поможет выявлять заболевания аутистического спектра на более ранних стадиях, чем это сейчас. При этом нужна только простая функциональная диагностика, такая, как регистрация ЭЭГ детей в спокойном состоянии.
О прорыве ученых рассказал престижный журнал Chaos, Solitons and Fractals.