СДВГ
Глубокое изучение, тип искусственного интеллекта, который может увеличить мощность МРТ в прогнозировании дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ), по данным исследования, опубликованного в радиологии: искусственный интеллект. Исследователи заявили, что этот подход может также использоваться для других неврологических заболеваний.
Человеческий мозг-это сложный набор сетях. Достижения в функциональной МРТ, типа визуализации, которая измеряет активность мозга путем обнаружения изменения кровотока, помогли с отображением связей внутри и между сетями мозга. Этой всеобъемлющей карты мозга называется коннектом.
Все чаще коннектом рассматривается как ключ к пониманию мозговых расстройств, таких как СДВГ, условие, которое делает его трудным для человека, чтобы обращать внимание и контролировать беспокойное поведение.
По данным Национального обследования здоровья детей, примерно 9,4% американских детей в возрасте от 2 до 17 лет (6,1 млн.) В 2016 году были диагностированы с ADHD. Расстройство не может быть окончательно диагностирована у отдельного ребенка с одного теста или медицинское обследование томографии. Вместо этого диагноза СДВГ основывается на ряд симптомов и поведения на основе тестов.
МРТ головного мозга имеет потенциальную роль в диагностике, так как исследования показывают, что результаты СДВГ от какого-либо типа поломки или сбоев в коннектом. Коннектом состоит из пространственных регионах МР изображения, известные как parcellations. Parcellations мозга может быть определена на основе анатомических критерии, функциональные критерии, или оба. Мозг можно изучать на различных уровнях, основанных на различных parcellations мозга.
Предыдущие исследования были сосредоточены на так называемой единой подход, где коннектом строится только на одном парцелляции. В новом исследовании, исследователи из университета медицинского колледжа и медицинского центра Цинциннати Детская больница Цинциннати более полное представление. Они разработали многоуровневый метод, который использовал несколько карт коннектом на основе нескольких parcellations.
Чтобы построить глубокие модели обучения, исследователи использовали данные из NeuroBureau СДВГ-200 наборов данных. Модель используется многоуровневый данные коннектом мозга от участников проекта 973 вместе с соответствующими личностными характеристиками, такими как пол и IQ.
Многоуровневый подход значительно улучшить эффективность обнаружения СДВГ по сравнению с использованием одного из методов.
«Наши результаты подчеркивают предсказательную силу коннектом мозга,» сказал старший автор исследования Лили он, доктор философии из Медицинского центра Цинциннати Детская больница. «Построенной функциональной коннектом мозга, которая охватывает несколько шкал предоставляет дополнительную информацию для изображения сетей во весь мозг.»
За счет улучшения диагностической точности, глубокого обучения с помощью МРТ-диагностика может иметь решающее значение в осуществлении раннего вмешательства для пациентов с СДВГ. Приблизительно 5% американских дошкольного и школьного возраста были диагностированы с СДВГ. Эти дети и подростки сталкиваются с высоким риском неудачи в учебной и социальных отношениях, которые могут повлечь за собой финансовые трудности для семей и создаст колоссальную нагрузку на общество.
Этот подход также имеет потенциал за пределами СДВГ, по словам доктора, он.
«Эта модель может быть обобщена к другим неврологическим дефицитом», — сказала она. «Мы уже используем его для прогнозирования когнитивного дефицита у недоношенных детей. Мы только сканировать их после родов для прогнозирования неврологических исходов в возрасте двух лет».
В будущем, исследователи ожидали увидеть глубокие модели обучения, улучшения, как она подвергается воздействию больших наборов данных нейровизуализации. Они также надеются лучше понять специфические поломки или перебоев с коннектом определены модели, которые связаны с ADHD.