Сибирский центр искусственного интеллекта Томского государственного университета совместно с Институтом высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН создали автоматизированную систему для разметки электрокортикограммы (ЭКоГ) у лабораторных крыс. Эта система позволяет с высокой точностью выявлять фазы глубокого сна и фиксировать эпизоды абсансной эпилепсии. Разработка станет инструментом для углублённых исследований абсанс-эпилепсии у животных, что поспособствует более точной диагностике и лечению этого типа эпилепсии у людей. Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе ТГУ.
По статистике ВОЗ, эпилепсией страдают примерно 50 миллионов человек по всему миру. Заболевание сложно диагностировать из-за разнообразия проявлений, особенно когда речь идет о абсансной эпилепсии, для которой типичны короткие приступы потери сознания без судорог.
Основой для запуска проекта стала победа команды Сибирского центра ИИ на хакатоне «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект». После хакатона команда начала тесное сотрудничество с Институтом высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, и в итоге была создана система для автоматического определения фаз глубокого сна и распознавания приступов абсансной эпилепсии у крыс специальной линии WAG/Rij, которая широко используется в научных моделях этого заболевания.
Нарушения структуры сна зачастую связаны с развитием ряда психических и неврологических расстройств. Анализ мозговой активности во время сна — один из ключевых способов диагностики эпилепсии, ведь между этим заболеванием и особенностями фаз сна обнаружена прямая связь, особенно с фрагментарностью фаз глубокого сна.
До появления автоматизированной системы обработкой ЭКоГ занимались специалисты вручную, на что уходило много времени. Специалисты ТГУ разработали инструмент, способный автоматически фиксировать пик-волновые разряды, характерные для эпилептических приступов, и достигли наивысшей на сегодняшний день точности среди подобных систем — 88% по метрике F1-score.
Для надёжного анализа новой системе достаточно сигнала всего одного электрода, установленного в левой лобной доле мозга крысы. Даже используя данные с другого полушария, система сохраняет высокую точность — 82-84%, если её изначально обучили на данных левого электрода.
Проект оказался весьма амбициозным и потребовал глубокого вникания специалистов по машинному обучению в вопросы нейрофизиологии. Разработчики обучали алгоритмы на базе данных, размеченных экспертами РАН, создали специальное приложение — теперь чтобы получить обработку ЭКоГ, достаточно загрузить данные, а все расчёты проходят без участия человека и с минимальным количеством ошибок.
Для работы был использован алгоритм CatBoost в сочетании с вейвлет-преобразованием и анализом контекстных сегментов сигнала, что позволило добиться не только точности, но и высокой скорости: один час записи система анализирует примерно за 15-25 секунд без необходимости мощных компьютеров.
Эксперты отмечают, что этот подход значительно сокращает время анализа подобных данных и облегчает труд исследователей, а также открывает новые возможности для фундаментальных исследований эпилепсии. Система, разработанная в ТГУ, не только позволит быстрее проводить научные эксперименты, но и поможет расширить знания о причинах и механизмах развития заболевания.
Российские учёные нашли способ защитить иммунитет от новых штаммов коронавируса. Команда из ИМКБ СО РАН работает сразу с несколькими видами антигенораспознающих фрагментов ламовых антител, каждый из которых может «поймать» определённую группу коронавирусных штаммов.