Исследователи из Техасского технологического университета (США) разработали алгоритм машинного обучения, который по данным функциональной МРТ (фМРТ) может определить болезнь Альцгеймера на ранней стадии. Результаты работы описаны в статье, опубликованной в Journal of Medical Imaging.
Болезнь Альцгеймера — это нейродегенеративное заболевание, которое серьезно снижает качество жизни пациента. Сегодня его нельзя полностью вылечить, но прием специальных препаратов позволяет снизить скорость развития заболевания.
Ученые разработали алгоритм, который позволит точно идентифицировать различные стадии легких когнитивных нарушений, часто выступающих предвестником болезни Альцгеймера. Результаты первых испытаний показали, что точность классификации у алгоритма не ниже, чем у других методов.
Исследователи использовали алгоритмы машинного обучения для диагностики этой патологии по данным фМРТ, которые обычно очень сложно анализировать. Они создали сверточную нейронную сеть (convolutional neural network, CNN), которая может распознавать изображения.
Обычно такие алгоритмы используют для классификации 2D-изображений, однако новая CNN сначала обрабатывает данные фМРТ на основе временных изменений, без учета трехмерных структурных свойств. Затем три последующих слоя извлекают из временных характеристик пространственные в разных масштабах. Это позволяет классифицировать входные данные фМРТ здорового человека, больного с когнитивным нарушением той или иной стадии, и пациента с болезнью Альцгеймера.
