Алгоритм для мозга против болезни Альцгеймера

Алгоритм для мозга против болезни Альцгеймера

Согласно исследованиям, результаты которых публикует издание «Radiology», технология искусственного интеллекта совершенствует технику визуализации головного мозга, чем можно предсказать болезнь Альцгеймера. Диагностические процедуры для болезни Альцгеймера, проведённые своевременно, являются важным фактором. Это путь к тому, чтобы обеспечить эффективное лечение на ранних стадиях. Однако диагноз  первичного обнаружения оказался сложной задачей.

Что показывают исследования?

Обмен веществ напрямую связан с болезнью. Это обусловлено фактором усвояемости глюкозы некоторыми зонами мозга. Но изменения по обмену веществ слишком трудно распознавать.

Различия в структуре усвоения глюкозы головным мозгом носят утончённый диффузионный характер. Медицина научилась видеть определённые биологические маркеры заболевания, но изменения метаболического характера представлены более глобальным, утончённым процессом.

Между тем, исследователи группы «Big Data», имеющие отношение к «Radiology» (BDRAD), разработали алгоритм для применения в связке с искусственным интеллектом. Разработка привязана к специальной технологии формирования графики, именуемой позитронно-эмиссионной томографии 18-F-фтордезоксиглюкозы (FDG-PET).

Технологией FDG-PET сканирования предполагается введение в кровь FDG — радиоактивного соединения глюкозы. Далее при помощи индикатора метаболической активности PET-сканирования допустимо измерять поглощение  FDG клетками мозга.

Эксперименты на основе ADNI

Исследовательская группа в экспериментах пользовалась данными ADNI — Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative («Инициатива по нейровизуализации болезни Альцгеймера»). Это объёмное многостраничное руководство, основанное на клинических испытаниях, направленных на совершенство профилактики и лечения заболевания.

Набор данных ADNI составил больше 2000 графических картин мозга (FDG-PET), полученных от 1000 пациентов. Исследователи на основе 90% набора данных выстроили алгоритм, а затем протестировали этот алгоритм, используя оставшиеся 10% сведений. Благодаря глубокому анализу алгоритмом, получили метаболические паттерны, которые соответствовали болезни Альцгеймера.

Алгоритм показал высокие результаты и на тестировании независимого набора, состоящего из 40 снимков 40 пациентов, которые никогда не исследовались медициной. Уникальный алгоритм продемонстрировал 100% результат предварительного диагноза заболевания примерно за шесть лет до диагноза явно протекающей болезни.

Несмотря на то, что независимый набор тестов имел относительно небольшой объём и нуждается в подтверждении тщательным научным широким исследованием, это полезный инструмент.

Это действенное дополнение к работе радиологов, тем более при сочетании с другими биохимическими инструментами и устройствами визуализации. Это предоставление возможностей для раннего терапевтического вмешательства.

Будущие направления исследований включают создание алгоритма на поиск закономерностей, связанных с накоплением бета-амилоидных и тау-белков, аномальных белковых комков и клубков в головном мозге, которые являются маркерами, специфичными для болезни Альцгеймера.


На основе информации: RSNA


Добавить комментарий

Внимание: Спам не пройдёт. Работает фильтрация комментариев. *