Ваш браузер устарел, поэтому сайт может отображаться некорректно. Обновите ваш браузер для повышения уровня безопасности, скорости и комфорта использования этого сайта.
Обновить браузер

«Похоже на волну-убийцу и торнадо»: ученые придумали способ быстро выявлять скрытую эпилепсию

Российские ученые создали программу для диагностики эпилептических припадков, протекающих без судорог. Для этого они впервые в мире применили теорию экстремальных значений — с ее помощью описывают эпидемии, торнадо или крупные пожары.

4 августа 2022
приступ эпилепсии
Источник:
IStockphoto

Как рассказали в СПбГУ — одном из участников исследования, новая программа позволит выявлять эпилепсию по результатам электроэнцефалографии (ЭЭГ). Точность работы алгоритма, который уже проходит доклинические испытания, разработчики оценили в 80 %. Результаты исследования были опубликованы в журнале Scientific Reports.

Как говорят ученые, диагностировать эпилепсию не всегда удается вовремя, особенно если во время припадков нет судорог. К тому же, у одного и того же человека приступы могут отличаться по симптомам. Почти невозможно и заранее их предсказать — они возникают из-за внезапного электрического разряда в нейронах головного мозга.

Что может спровоцировать эпилепсию

  • черепно-мозговые травмы;

  • генетические нарушения в структуре головного мозга;

  • перенесенные заболевания головного мозга (опухоли, менингит, энцефалит, абсцесс);

  • последствия инфекционных болезней;

  • нарушения кровообращения в голове, кровоизлияния в головной мозг;

Несколько факторов могут поспособствовать развитию болезни, например:

  • стрессы, эмоциональное напряжение;

  • постоянное переутомление;

  • резкие перемены привычных климатических условий.

Как распознать эпилепсию и помочь человеку во время приступа, читайте ЗДЕСЬ.

Александр Храмов
Наука

Ведущий научный сотрудник кафедры теоретической кибернетики СПбГУ, руководитель Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Университета Иннополис, главный научный сотрудник Балтийского центра нейротехнологий и искусственного интеллекта БФУ имени Канта

- Существует гипотеза, что эпилептические приступы можно рассматривать как экстремальное явление в живых системах. То есть с математической точки зрения они сравнимы с такими экстремальными событиями, как тропические ливни или волны-убийцы в океане, которые тоже невозможно спрогнозировать, — рассказал Александр Храмов, ведущий научный сотрудник кафедры теоретической кибернетики СПбГУ.

Ранее ученым уже удалось подтвердить эту гипотезу на крысах. Были найдены признаки, по которым эпилептические припадки можно сравнить с экстремальными явлениями. В первую очередь это усиление шума на ЭЭГ перед эпилептическим разрядом, а также специфические распределения энергии электрической активности мозга. После этого появилась возможность применить в диагностике заболевания математические методы — теорию экстремальных значений.

С помощью этой теории российские исследователи создали искусственный интеллект, который поможет врачам «увидеть» эпилептическую активность мозга на электроэнцефалограмме — именно с проверки результатов ЭЭГ обычно начинается диагностика эпилепсии. По словам Александра Храмова, до сих пор создать его не удавалось. Специалисты объясняют это небольшой длительностью приступов по сравнению с «нормальной» активностью, а также индивидуальными особенностями активности мозга каждого человека, которые раньше трудно было учесть.

- Электроэнцефалографию зачастую проводят несколько дней. Затем врач самостоятельно без какой-либо помощи компьютера анализирует длинные записи ЭЭГ, что занимает не менее часа. С помощью нового алгоритма мы рассчитываем сократить это время до пяти минут, — объясняет Александр Храмов.

Полученную программу уже протестировали на результатах ЭЭГ 83 пациентов Национального медико-хирургического центра им. Пирогова. Сейчас нейросеть проходит доклинические испытания в этом же центре. В планах ученых ее усовершенствовать — создать гибридную систему, которая будет сочетать неконтролируемое и контролируемое обучение. Таким образом исследователи хотят поднять точность работы алгоритма до 95%.