Ученые ННГУ обучили нейросеть находить признаки эпилептической активности на ЭЭГ

Ученые ННГУ им. Лобачевского обучили нейросеть находить признаки эпилептической активности на электроэнцефалограмме (ЭЭГ). Это может помочь врачам ускорить обработку исследований и сделать оценку состояния пациентов более объективной, сообщили в пресс-службе вуза. Сейчас значительная часть анализа ЭЭГ выполняется вручную.

Специалисту необходимо просматривать записи и отмечать характерные для эпилепсии изменения. Такая работа занимает много времени, а оценки разных врачей при сложных или неоднозначных случаях могут различаться.

«Нейросеть не устает, не теряет концентрацию и не подвержена субъективным трактовкам. Она выдает стабильный, математически воспроизводимый результат, который в среднем соответствует консенсусу группы экспертов», — рассказала старший научный сотрудник лаборатории «Искусственный интеллект в кардио- и нейронауке» ННГУ Альбина Лебедева.

Исследователи использовали специальную архитектуру глубокой нейронной сети 1D U‑Net, адаптированную для анализа временных рядов, к которым относятся записи ЭЭГ. В отличие от простого определения наличия или отсутствия патологической активности, система способна точно выделять на записи ее временные границы. Это позволяет рассчитывать индекс спайк-волновой активности (SWI) — показатель, который отражает, какую долю времени исследования занимает эпилептиформная активность.

«Принципиальная новизна нашей работы заключается в создании и аннотировании собственной базы данных ЭЭГ с привлечением нескольких независимых экспертов для формирования надежного «золотого стандарта».

Такой подход позволяет точно количественно оценить эпилептиформную нагрузку и сопоставить автоматические результаты с оценками врачей», — отметила старший научный сотрудник лаборатории Татьяна Леванова.

Для обучения и проверки модели исследователи использовали 51 запись ЭЭГ, полученную от 45 детей в возрасте от 3 до 13 лет. Для тестирования отобрали 10 записей, которые независимо оценили пять специалистов по функциональной диагностике с опытом интерпретации ЭЭГ не менее пяти лет. Затем результаты врачей сравнили с данными нейросети.

По итогам исследования автоматический расчет SWI показал высокую степень соответствия экспертным оценкам. По словам авторов, показатель F1 для выявления отдельных событий превышал 0,9 у половины пациентов тестовой группы.

Разработка Университета Лобачевского в перспективе может стать инструментом для врачей-эпилептологов, помогая автоматизировать рутинную работу с ЭЭГ, объективно оценивать эпилептиформную нагрузку и отслеживать изменения состояния пациента на фоне лечения. При этом нейросеть рассматривается как вспомогательный инструмент для специалистов, а не как самостоятельная замена медицинской диагностике.

Ранее на сайте pravda-nn.ru сообщалось, что нижегородские ученые воссоздали работу человеческого мозга в микросхемах.