Нижегородские ученые обучили нейросеть анализировать ЭЭГ при эпилепсии
Ученые нижегородского Университета Лобачевского разработали нейросеть, способную сегментировать паттерны эпилептиформной активности на электроэнцефалограммах (ЭЭГ). Это позволит автоматизировать рутинный ручной анализ и повысить объективность постановки диагноза «эпилепсия». Разработка основана на адаптации архитектуры глубокой нейронной сети 1D U-Net для анализа одномерных временных сигналов.
Ключевым показателем при эпилепсии является индекс спайк-волновой активности (SWI), который отражает процент времени записи ЭЭГ с характерными паттернами. Традиционно этот показатель рассчитывается вручную, что трудоемко и подвержено субъективности: даже опытные врачи часто расходятся в оценках. Нейросеть, по словам старшего научного сотрудника лаборатории «Искусственный интеллект в кардио- и нейронауке» Альбины Лебедевой, не устает, не теряет концентрацию и выдает стабильный, математически воспроизводимый результат, сопоставимый с консенсусом группы экспертов.
В исследовании использовали 51 запись ЭЭГ, полученную от 45 детей в возрасте от трех до 13 лет. Для обучения алгоритма отобрали 41 запись, еще 10 использовали для тестирования. Выбранные десятиминутные фрагменты независимо изучили пять специалистов функциональной диагностики с опытом не менее пяти лет. Через четыре месяца им повторно показали те же записи в измененном порядке для оценки устойчивости их выводов. Результаты нейросети сравнили как с индивидуальными заключениями врачей, так и с их усредненным мнением.
В работе принял участие большой коллектив авторов, включающий врачей-эпилептологов из университетов Москвы и Нижнего Новгорода. Специалисты Университета Лобачевского занимались разработкой и адаптацией архитектуры нейросети. Автоматизированный анализ ЭЭГ позволит разработать персонализированные стратегии лечения и объективно отслеживать эффективность терапии.
