• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Машинное обучение выявило эпилептическую активность среди высокочастотных колебаний мозга

Во время глубокого сна пациентов

Исследователи из НИУ ВШЭ, Института лингвистики РАН и Пироговского центра впервые исследовали высокочастотные колебания в разных отделах мозга. С помощью автоматического детектора точность определения колебаний составила 85%, а благодаря использованию машинного обучения они смогли определить, как эпилептические колебания отличаются от здоровых. Результаты исследования опубликованы в журнале Frontiers in Human Neurosciences.

Высокочастотные колебания — это кратковременные события в мозге. Не будучи постоянными, при фиксации на ЭЭГ они указывают на зоны, в которых у пациентов с эпилепсией начинается приступ. Это показали ретроспективные исследования: когда такие зоны удаляли, приступы прекращались.

Однако результаты проспективных исследований — проводимых до оперативного вмешательства — были менее успешными. Случалось, что учёные находили область с большим количеством высокочастотных колебаний и предполагали, что она является источником приступа. Соответственно, при её удалении приступы должны были исчезнуть, но этого не происходило.

По мнению исследователей, первый недостаток таких исследований состоял в том, что пациенты наблюдались в период фазы быстрого сна или бодрствования, в то время как эффективнее было бы проводить наблюдения во время фазы глубокого сна. Однако даже при более точных наблюдениях успехов было немного: промежутков такого сна было слишком мало или они были слишком короткими. Второй недостаток исследований состоял в низкой эффективности детекторов, которые использовали для фиксации колебаний.

Учёные из Высшей школы экономики, Института лингвистики РАН и Пироговского центра решили проверить, как отличаются амплитуда, частота и продолжительность высокочастотных колебаний в здоровых и эпилептогенных тканях мозга. Во время глубокого сна испытуемых с использованием точного автоматического детектора они анализировали колебания в медиальных отделах височной доли и в новой коре мозга (неокортексе).

Использование автоматического детектора высокочастотных колебаний, проверенного в предыдущих исследованиях, позволило получить результаты с точностью 85%. Стопроцентную вероятность получить было невозможно, так как детектор не может отличить эпилептические колебания от здоровых. Сделать это помог метод машинного обучения.

Оказалось, что в неокортексе (лобная, височная и теменная доли) здоровые колебания отличаются от эпилептических в основном амплитудой. В медиальных отделах височных долей оба типа колебаний отличаются друг от друга гораздо меньше. По сравнению с неокортексом для них важнее продолжительность. Эпилептические высокочастотные колебания в разных областях мозга имеют примерно одинаковую амплитуду, частоту, форму и продолжительность. При этом здоровые колебания в разных зонах мозга сильно отличаются друг от друга также в основном амплитудой.

Полученный нами результат показывает, что фиксация высокочастотных колебаний помогает обнаружить эпилептические области. В будущем этот результат можно будет улучшить. С помощью методов машинного обучения появится возможность отличать эпилептические колебания от здоровых, основываясь на их амплитуде, частоте и продолжительности.

Виктор Карпычев
Исследователь Центра языка и мозга НИУ ВШЭ

Исследователи также показали, что эффективность будущих исследований по определению зон высокочастотных колебаний возрастёт, если учёные будут использовать больше периодов глубокого сна и надежный автоматический детектор.
IQ

Author: Anna Pravdyuk, November 01, 2022