Alexander Vitkovski (alev_biz) wrote,
Alexander Vitkovski
alev_biz

Categories:

Нейронная сеть помогает ученым выявлять причины эпилепсии

Исследователи Сколтеха и их коллеги из Национального медико-хирургического центра им. Н.И. Пирогова и Национального медицинского исследовательского центра акушерства, гинекологии и перинатологии имени академика В.И. Кулакова использовали сверточную нейронную сеть для автоматизации обнаружения на МРТ-изображениях фокальных кортикальных дисплазий (ФКД) – частой причины эпилепсии.

Нейронная сеть помогает ученым выявлять причины эпилепсии

С помощью полученных результатов можно будет быстрее и точнее диагностировать это заболевание. Свою работу ученые представили на Международной конференции по когнитивной науке (Intercognsci 2020).



Фокальная кортикальная дисплазия – врожденный порок развития коры головного мозга, связанный с тем, что в отдельной области коры нейроны не образуют упорядоченную структуру. ФКД – одно из наиболее распространенных поражений головного мозга, являющееся причиной развития эпилепсии. Для диагностики ФКД медики, как правило, используют МРТ-изображения головного мозга.

Группа исследователей под руководством профессора Сколтеха Александра Бернштейна, доцента Евгения Бурнаева, а также старшего научного сотрудника Максима Шараева, решила усовершенствовать существующий метод автоматизации обнаружения ФКД, основанный на глубоком обучении. С помощью размеченных МРТ-снимков головного мозга здоровых людей и пациентов с диагнозом «фокальная кортикальная дисплазия», полученных от коллег-медиков, ученые обучили и использовали сверточную нейронную сеть для обнаружения ФКД. Вычисления проводились с использованием установленного в Сколтехе суперкомпьютера «Жорес».

«Выявление первопричины эпилепсии – крайне сложная задача, требующая специальных навыков. К сожалению, у нас существует острая нехватка специалистов-рентгенологов с большим опытом практической работы и специальными навыками, необходимыми для диагностики таких аномалий, а неточность в локализации очагов эпилепсии может привести к ошибкам при проведении хирургических операций», – рассказывает Максим Шараев.

«Известно всего несколько примеров, когда глубокие сверточные нейронные сети использовали для решения данной задачи; при этом наиболее серьезными проблемами, с которыми пришлось столкнуться ученым, оказались нехватка и низкое качество аннотированных данных. «Для решения этих проблем мы разработали нашу собственную систему маркировки изображений, с помощью которой врач-рентгенолог может самостоятельно аннотировать МРТ-изображения. Еще одна проблема – трехмерный характер МРТ-изображений, поэтому мы предложили несколько решений для работы с трехмерными данными и их двухмерными проекциями», – поясняет Евгений Бурнаев.

Как отмечают авторы, при наиболее эффективной конфигурации модели очаги ФКД были успешно обнаружены у 11 из 15 пациентов.

«Уже можно говорить о том, что наши методы выдержали первое испытание (proof of concept), хотя нам еще предстоит немало сделать для повышения качества, надежности и других характеристик модели. Только после решения этих задач можно будет говорить о возможности реализации нашей нейронной сети в клинических условиях», – комментирует Максим Шараев.

В настоящее время ученые совместно с их коллегами из медицинских организаций работают над получением дополнительных наборов данных для обучения и проверки модели, а также исследуют различные варианты архитектуры машинного обучения и глубокого обучения.

«Например, сейчас некоторые из наших аспирантов заняты разработкой новых технологий глубоких нейросетей для обработки данных, представленных в виде полигональных сетей, и обработки облаков точек для извлечения информации об аномалиях из трехмерных данных МРТ», – отмечает Евгений Бурнаев.

Ученые также ведут работу в рамках стартапа по созданию веб-платформы для анализа МРТ-изображений, которая уже находится на этапе тестирования на предмет использования в качестве вспомогательного средства диагностики аномалий на основе получаемых МРТ-изображений головного мозга.

«Параллельно мы разрабатываем более сложные подходы, аналогичные представленному в статье, которые могли бы помочь в создании гораздо более точной автоматической системы анализа МРТ-изображений и обнаружения патологий развития головного мозга», – добавляет Бурнаев.

Текст: пресс-служба Сколтеха





Ссылка на источник

Tags: диагностика, инструменты и методы, медицина, мозг, неврология, нейронные сети, нейроновости
Subscribe

Posts from This Journal “неврология” Tag

Buy for 20 tokens
По поводу моего вчерашнего поста "Я разорён", каюсь, был не прав, однако получил очень полезный фитбек. Об этом подробно... (фото: Яндекс Картинки, кадр из к/ф Во все тяжкие) Возможно было глупо использовать стандартную подачу информации, а именно "кликбейт", когда пишу…
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

  • 1 comment