Ученые РФ создали метод диагностики шизофрении по сигналам мозга
magnific.com
Надежда Шанарова, стажёр-исследователь Института проблем машиностроения РАН, представила результаты масштабного эксперимента, включающего участие 68 пациентов с различными психическими расстройствами и 132 здоровых субъектов. Исследование было направлено на изучение нейрофизиологических коррелятов когнитивных функций, с акцентом на зрительное внимание и когнитивный контроль. Для этого использовались методы электроэнцефалографии (ЭЭГ) с регистрацией данных с 19 отведений.
Полученные данные подвергались многостадийной обработке с применением методов многомерного анализа и машинного обучения. В результате был разработан алгоритм, который преобразовывал исходные ЭЭГ-сигналы в 11 ключевых компонентов, представляющих собой специфические паттерны мозговой активности. Эти компоненты затем использовались для обучения модели машинного обучения, предназначенной для дифференциации пациентов с психическими расстройствами от здоровых субъектов.
Анализ результатов показал высокую эффективность разработанной системы: чувствительность составила 96,7%, а специфичность — 97,7%. Эти показатели свидетельствуют о высокой точности распознавания пациентов с психическими расстройствами, минимизируя риск ложных положительных и отрицательных результатов.
Шизофрения, поражающая приблизительно 1% населения, является одной из наиболее серьёзных психических патологий, существенно снижающей качество жизни пациентов и приводящей к инвалидизации. Существующие методы диагностики зачастую характеризуются недостаточной точностью и надёжностью, что затрудняет своевременную постановку диагноза и разработку эффективных терапевтических стратегий. Новый подход, основанный на анализе специфических нарушений в мозговых сетях и их нейрофизиологических коррелятов, открывает перспективы для разработки более точных и персонализированных методов диагностики и терапии. Это может существенно улучшить прогноз заболевания и качество жизни пациентов, страдающих шизофренией, сообщает progorodsamara.ru.
