Программный комплекс, разработанный учеными ННГУ, позволит получить максимальное количество информации из записей электроэнцефалографии (ЭЭГ) пациентов с подозрением на эпилепсию, спрогнозировать течение болезни и найти персонализированные подходы к ее лечению. Результаты исследования описаны в статье, опубликованной в международном журнале Technologies 2025.
Авторы новой работы обучили модели искусственного интеллекта для автоматического обнаружения и анализа сонных веретен в ЭЭГ-записях у здоровых людей и пациентов с эпилепсией. Высокоточный анализ особенно важен для выявления сложно диагностируемых признаков эпилепсии у детей.
Согласно медицинским протоколам, пороговые значения ритмов мозга служат сигналами к началу лечения. Но чаще всего они оцениваются фрагментарно и приблизительно, т.к. многочасовые записи ЭЭГ сложно проанализировать полностью. Автоматизация этой работы позволит врачам проводить более быстрый и точный анализ.
Один из ключевых этапов разработки был посвящен анализу нейросигналов второй фазы сна. Ритмы мозга, фиксируемые в этом состоянии у здоровых людей, называются «сонные веретёна». Это биомаркеры важнейших когнитивных процессов, таких как усвоение информации и формирование долгосрочной памяти. При эпилепсии их характеристики порой нарушаются, и автоматический анализ может служить важным биомаркером течения болезни при уже установленном диагнозе. Новый метод позволяет описать и проанализировать эти изменения.
Глобальная задача исследования — минимизировать субъективность в оценке данных электроэнцефалографии, упростить разметку эпилептиформной активности и ключевых физиологических паттернов, добиться унифицированного подсчета таких параметров как частота, амплитуда и встречаемость. Это позволит принимать взвешенные клинические решения.
По мнению авторов, нейросетевые подходы, предложенные для оценки сонных веретён и фоновой активности мозга, уже могут служить дополнительным инструментом для автоматической диагностики при подозрениях на эпилепсию. Сейчас завершается разработка программного обеспечения для тестирования технологии на практике.
