Сотрудники Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ им. И. Канта построили математическую модель для определения большого депрессивного расстройства по активности головного мозга пациента. Точность метода составляет 93%, он поможет врачам при постановке диагноза и назначении лечения.
В ходе исследования ученые выявили, что у людей с большим депрессивным расстройством (БДР) наблюдается ослабление связей между отдельными областями мозга. В итоге был разработан классификатор, представляющий собой модель нейронной сети. Он позволяет анализировать снимки пациентов, сделанные на аппарате МРТ, и определять здоров человек или болен.
«Мы можем классифицировать как ближние особенности — связи между соседними областями, так и дальние связи, которые определяют уже особенности всего коннектома мозга здоровых и больных людей», – пояснил главный научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта Александр Храмов.
Он отметил, что на сегодняшний день наиболее широко применимым способом определения депрессивного расстройства является клиническая оценка, основанная на результатах тестирования и измерении симптомов. Определить точность такой диагностики невозможно. Использование разработанного метода, как дополнительного инструмента, позволит сделать диагностику БДР более надежной.
Большое депрессивное расстройство – это тяжелое состояние, характеризующееся плохим настроением, пониженными интересами, плохой когнитивной функцией и вегетативными симптомами (нарушение сна или приема пищи). БДР может развиться у каждого шестого взрослого в течение жизни и затрагивает примерно в два раза больше женщин, чем мужчин.
Исследование выполнено в рамках стратегического проекта «Головоломка» БФУ им. И. Канта по программе Минобрнауки России «Приоритет 2030» (нацпроект «Наука и университеты»).
