Болезнь Паркинсона: алгоритм анализа ЭЭГ показал точность 99,9%
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Алгоритм машинного обучения для выявления болезни Паркинсона по электроэнцефалограмме (ЭЭГ) создали ученые Петрозаводского государственного университета при участии коллеги из Кувейтского колледжа науки и технологий. При анализе записей 20 здоровых людей и 20 пациентов алгоритм определил 11 информативных признаков и показал точность 99,9%. Эти признаки связаны с дельта- и тета-ритмами мозга.
Использование 11 показателей вместо полной записи ЭЭГ сократило время обработки в 11 раз — до сотых долей секунды. По мнению разработчиков, алгоритм можно запускать на портативных устройствах, включая мобильный телефон, что потенциально позволит контролировать состояние пациента дома. Для постановки диагноза необходима консультация специалиста; среди ограничений технологии отмечена необходимость длительно носить многоканальную ЭЭГ-гарнитуру с влажными электродами.
Главное
- Алгоритм анализировали на записях ЭЭГ 20 здоровых людей и 20 пациентов с болезнью Паркинсона.
- Модель использует 11 показателей ЭЭГ, связанных с дельта- и тета-ритмами мозга.
- Обработка 11 признаков заняла в 11 раз меньше времени — до сотых долей секунды.
- Разработчики считают, что алгоритм можно запускать на портативных устройствах, включая мобильный телефон.
- Для постановки диагноза необходима консультация специалиста.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация