Машинное обучение выявило эпилептическую активность среди высокочастотных колебаний мозга во время глубокого сна пациентов
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.
Виктор Карпычев, исследователь Центра языка и мозга НИУ ВШЭ.
«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.»
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.
Источник: пресс-служба НИУ ВШЭ.
Автор текста: Правдюк Анна Сергеевна.