Нейросеть обучили распознавать болезнь Альцгеймера с рекордной точностью

Ученые Каунасского технологического университета в Литве сообщили о разработке метода ранней диагностики болезни Альцгеймера по снимкам фМРТ на основе  ResNet 18. Точность модели составляет 99.99%, что является рекордным значением среди аналогичных моделей.

Важность разработки алгоритмов ранней диагностики болезни Альцгеймера — основной причины деменции — обусловлена ее широкой распространенностью: согласно отчетам ВОЗ, эта болезнь ежегодно поражает 24 миллиона человек. Первые признаки болезни Альцгеймера трудно отличить от слабых когнитивных нарушений от обычных последствий старения. Выявление признаков болезни Альцгеймера на снимках фМРТ требует узкоспециальных знаний и больших временных ресурсов врача.

Модель, разработанная на основе ResNet 18, выполняет классификацию 138 объектов на снимках мозга. Исследователи обучили модель на датасете Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative fMRI dataset. Точность модели при различении легких когнитивных нарушений и ранней болезни Альцгеймера составила 99.99 процентов, а при различении с тяжелыми когнитивными нарушениями — 99.95 процентов.

В будущем алгоритм может стать основой программного обеспечения, способного быстро анализировать данные уязвимых групп — лиц старше 65 лет или с деменцией в семейной истории болезни, — и предупреждать медицинский персонал о необходимости подтверждения или исключения диагноза.

Источник: https://neurohive.io/

21.09.2021