Разработка из России поможет выявить болезни головного мозга

Разработка из России поможет выявить болезни головного мозга

Новый математический метод обработки данных о состоянии головного мозга разработали ученые БФУ им. И. Канта и Университета Иннополис. По их словам, предложенный подход позволит быстро диагностировать неврологические проблемы без утомительных для пациентов испытаний. Результаты опубликованы в журнале Chaos, Solitons & Fractals.

Точная диагностика проблем головного мозга с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ), по словам ученых, сегодня, как правило, требует длительных тестов, которые могут быть затруднительны для людей пожилого возраста.

Ученые Балтийского федерального университета им. И. Канта в составе научной группы разработали новый подход к обработке показателей ЭЭГ, который позволяет проводить точную диагностику даже на основе небольшого объема данных.

Разработка из России поможет выявить болезни головного мозга

Сотрудники Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта за работой

Разработка из России поможет выявить болезни головного мозга

Балтийский центр нейротехнологий и искусственного интеллектаСотрудники Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта за работойБалтийский центр нейротехнологий и искусственного интеллекта

По словам ученых, предложенный метод представляет собой вариацию вейвлет-анализа — математического подхода, позволяющего изучать различные частотные компоненты данных во временном распределении.

"Вейвлет-анализ — мощное средство диагностики поведения живых систем, включая мозг человека, требующий, однако, довольно большого массива данных, то есть длительных разнообразных тестов. В медицине же часто необходимо соблюдать ограничения на нагрузку пациентов, особенно когда мы имеем дело с пожилыми людьми".

Разработка из России поможет выявить болезни головного мозга

Александр Храмовруководитель лаборатории нейронауки и когнитивных технологий университета Иннополис, главный научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта

По его словам, исследователи работали с двумя группами взрослых добровольцев молодого и пожилого возраста, регистрируя сигналы ЭЭГ при выполнении задач на мелкую моторику. Ограничив себя этими данными, ученые усовершенствовали алгоритм обработки так, чтобы получить эффективный результат.

Разработка из России поможет выявить болезни головного мозга

«Мы предложили использовать новый метод — кумулянтный анализ в вейвлет-пространстве. Для диагностики мы используем параметры двумерных распределений высокого порядка, асимметрию и эксцесс. Анализ ограниченных данных новым методом повысил точность и детализацию описания процессов старения в нейронах головного мозга, связанных с моторной функцией», — рассказал Храмов.

Полученные в ходе исследования данные о возрастной динамике изменений нейронов, как полагают ученые, могут выступать также маркерами некоторых неврологических заболеваний.

Исследование проводилось совместно со специалистами Университета Иннополис и Саратовского государственного университета. На следующем этапе авторы исследования намерены разработать методы ранней диагностики нейродегенеративных заболеваний у пожилых людей по результатам простых тестов.

Разработка из России поможет выявить болезни головного мозга

Исследование ведется в рамках стратегического проекта БФУ им. И. Канта «Когнитивное долголетие» при поддержке программы Минобрнауки России «Приоритет 2030» (нацпроект «Наука и университеты»).

Добавить комментарий

Adblock
detector