Диагностика деменции с помощью сверточной нейронной сети

"Научный аспект №7-2024" - Медицина

УДК 61

Тюрин Егор Михайлович – бакалавр направления «Инноватика» Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана.

Аннотация: Деменция – это серьезная проблема здравоохранения, оказывающая значительное влияние на общество. В статье исследуется потенциал сверточных нейронных сетей (CNN) для ранней диагностики деменции на основе данных МРТ головного мозга. Представлены результаты обучения CNN на открытом наборе данных OASIS, а также обсуждаются перспективы применения этой технологии в клинической практике.

Ключевые слова: нейронные сети, информационные технологии, деменция, диагностика, прикладная математика.

Введение

Деменция, характеризующаяся прогрессирующим снижением когнитивных функций, представляет собой одну из наиболее актуальных проблем здравоохранения XXI века. По данным ВОЗ, число людей с деменцией в мире превышает 55 миллионов, и эта цифра стремительно растет. [7] Ранняя диагностика имеет решающее значение для улучшения прогноза и качества жизни пациентов, позволяя начать лечение на ранних стадиях и замедлить прогрессирование когнитивных нарушений.

В последние годы искусственный интеллект (ИИ), в частности сверточные нейронные сети (CNN), демонстрирует значительный потенциал в области медицинской диагностики. CNN, эффективные для анализа изображений, уже успешно применяются для диагностики различных заболеваний, включая рак, болезни сердца и заболевания головного мозга. В контексте деменции CNN могут быть использованы для анализа данных МРТ головного мозга, выявляя характерные изменения, связанные с этим заболеванием.

В данной статье мы рассматриваем потенциал CNN для ранней диагностики деменции по данным МРТ головного мозга. Представлены результаты обучения CNN на открытом наборе данных OASIS, содержащем МРТ-сканы головного мозга пациентов с деменцией и без нее. Обсуждаются перспективы применения этой технологии в клинической практике для повышения эффективности диагностики и улучшения качества жизни пациентов.

Деменция: вызов для общества

Деменция – это не отдельное заболевание, а синдром, характеризующийся ухудшением когнитивных функций, таких как память, мышление, ориентация и речь [4]. Эти нарушения выходят за рамки обычного старения и существенно влияют на повседневную жизнь. Наиболее распространенной причиной деменции является болезнь Альцгеймера, но существуют и другие причины, такие как сосудистая деменция и деменция с тельцами Леви.

Деменция оказывает глубокое влияние не только на пациентов, но и на их семьи и общество в целом. Пациенты с деменцией постепенно теряют способность к самообслуживанию, становясь зависимыми от помощи окружающих, что создает значительную нагрузку на членов семьи и систему здравоохранения. Кроме того, деменция приводит к снижению производительности труда и экономическим потерям.

В России государство предоставляет определенную поддержку лицам, осуществляющим уход за больными деменцией, но существующие меры недостаточны для решения всех проблем, связанных с этим заболеванием. Необходимы комплексные меры, направленные на повышение осведомленности о деменции, развитие системы ранней диагностики и лечения, а также на поддержку пациентов и их семей.

Сверточные нейронные сети: инструмент для диагностики

Искусственные нейронные сети (ИНС) – это вычислительные модели, имитирующие работу биологических нейронных сетей. Сверточные нейронные сети (CNN) – это особый тип ИНС, специально разработанный для обработки данных, имеющих пространственную структуру, таких как изображения. CNN используют операции свертки, которые позволяют извлекать локальные признаки из входных данных, например, края, углы или текстуры на изображениях.

CNN демонстрируют впечатляющие результаты в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка и распознавание речи. В медицине CNN успешно применяются для диагностики различных заболеваний, анализируя рентгеновские снимки, МРТ-сканы и другие медицинские изображения, выявляя патологические изменения, которые могут быть незаметны для человеческого глаза.

Преимущества CNN для анализа медицинских изображений:

  • Автоматическое извлечение признаков: CNN способны автоматически извлекать релевантные признаки из изображений, что устраняет необходимость ручной разработки признаков, которая может быть трудоемкой и субъективной.
  • Инвариантность к смещению и масштабированию: CNN обладают свойством инвариантности к смещению и масштабированию, что означает, что они могут распознавать объекты на изображениях, даже если они смещены или имеют разный размер.

Применение CNN для диагностики деменции по данным МРТ головного мозга является перспективным направлением исследований. CNN могут выявлять характерные изменения в структуре головного мозга, связанные с деменцией, такие как атрофия гиппокампа и уменьшение объема серого вещества. Ранняя диагностика деменции с помощью CNN может способствовать своевременному началу лечения и улучшению качества жизни пациентов.

Разработка и обучение CNN для диагностики деменции

Для разработки и обучения CNN для диагностики деменции был использован открытый набор данных OASIS-1, содержащий 416 МРТ-сканов головного мозга пациентов, включая 100 пациентов с болезнью Альцгеймера [2].

Перед обучением CNN данные были подвергнуты предобработке, которая включала нормализацию интенсивности пикселей, масштабирование данных с помощью Robust Scaler и заполнение пропусков в клинических параметрах с помощью алгоритма k-ближайших соседей.

Разработанная CNN состоит из трех сверточных слоев, трех слоев пулинга, двух полносвязных слоев и слоя Dropout. Для обучения CNN была использована функция потерь Cross-Entropy Loss с весами классов, оптимизатор Adam и размер пакета 24. Данные были разделены на обучающую и тестовую выборки в соотношении 85% к 15%.

В процессе обучения отслеживались функция потерь (Loss), точность (Accuracy) и F1-мера.

Результаты и обсуждение

Обученная CNN продемонстрировала перспективные результаты, достигнув точности 85% и F1-меры 0.78 на тестовой выборке. Эти результаты свидетельствуют о способности CNN эффективно выявлять признаки деменции на МРТ-сканах головного мозга.

CNN предлагает неинвазивный, объективный и потенциально более доступный метод диагностики по сравнению с существующими методами, такими как нейропсихологическое тестирование и ПЭТ.

Разработанная CNN может быть использована в клинической практике для ранней диагностики деменции, прогнозирования прогрессирования заболевания и мониторинга эффективности лечения.

Для дальнейшего развития CNN для диагностики деменции необходимы исследования, направленные на увеличение объема данных, валидацию модели на независимых выборках и интеграцию CNN с другими данными.

Заключение

CNN представляет собой перспективный инструмент для диагностики деменции. Дальнейшие исследования и разработки в этой области могут привести к созданию более эффективных методов диагностики и лечения этого заболевания, улучшая качество жизни миллионов людей во всем мире.

Список литературы

  1. Свёрточные нейронные сети [Электронный ресурс] / Сидоров С. С. // Практикум от Яндекс. – 2023. – Режим доступа: https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/svyortochnye-nejroseti, свободный. – (Дата обращения: 08.05.2024).
  2. Сайт с исследованиями проекта OASIS [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2895005/(дата обращения: 08.05.2024).
  3. Сайт проекта OASIS [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://sites.wustl.edu/oasisbrains/(дата обращения: 08.05.2024).
  4. Деменция: эпидемия XXI века. Что это за болезнь и возможно ли её предотвратить? [Электронный ресурс] // Правила жизни. – Режим доступа: https://www.pravilamag.ru/articles/198823-demenciya-epidemiya-xxi-veka-chto-eto-za-bolezn-i-vozmozhno-li-ee-predotvratit/(дата обращения: 08.05.2024).
  5. Круглый сообщил, что в России до 2 млн пожилых людей страдают деменцией [Электронный ресурс] // Рамблер. – Режим доступа: https://news.rambler.ru/science/49618435-kruglyy-soobschil-chto-v-rossii-do-2-mln-pozhilyh-lyudey-stradayut-dementsiey/(дата обращения: 08.05.2024).
  6. Кто обязан ухаживать за пожилым с деменцией? [Электронный ресурс] // Опека Журнал. – Режим доступа: https://opeca-journal.ru/news/yuridicheskie-voprosy/kto-obyazan-ukhazhivat-za-pozhilym-s-dementsiey/(дата обращения: 08.05.2024).
  7. Предсказание ВОЗ деменции [Электронный ресурс] // Коммерсантъ. – Режим доступа: https://www.kommersant.ru/doc/6689142(дата обращения: 08.05.2024).
  8. Содержание пенсионера с деменцией [Электронный ресурс] // Опека Журнал. – Режим доступа: https://opeca-journal.ru/news/yuridicheskie-voprosy/kto-obyazan-ukhazhivat-za-pozhilym-s-dementsiey/(дата обращения: 08.05.2024).
  9. Пособие по уходу за пенсионером [Электронный ресурс]. – URL: https://pravoved.ru/journal/posobie-po-uhodu-za-80-letneym-pensionerom/(дата обращения: 08.05.2024).
  10. Социальный фонд России [Электронный ресурс] // Официальный сайт. – URL: https://sfr.gov.ru/branches/karelia/news~2019/02/08/178241(дата обращения: 08.05.2024).
  11. Продолжительность жизни больных деменцией [Электронный ресурс]. – URL: https://blizkiedrugie.ru/materials/kakaya-prodolzhitelnost-zhizni-bolnykh-dementsiey(дата обращения: 08.05.2024).
  12. Факторы, оказывающие влияние на деменцию [Электронный ресурс]. – URL: https://kgbuz-nptd.ru/ru/kak-dolgo-zhivut-pozhilye-ljudi-s-demenciej(дата обращения: 08.05.2024).
  13. Развитие деменции [Электронный ресурс]. – URL: https://domdp.ru/articles/poleznaya-informaciya/kak-byistro-progressiruet-dementciya/(дата обращения: 08.05.2024).
  14. Жизнь с деменцией1 [Электронный ресурс]. – URL: https://yusupovs.com/articles/neurology/zhizn-s-dementsiey/(дата обращения: 08.05.2024).
  15. Жизнь с деменцией2 [Электронный ресурс]. – URL: https://gemotest.ru/info/spravochnik/zabolevaniya/dementsiya/(дата обращения: 08.05.2024).
  16. Деменция [Электронный ресурс] // Krasotaimedicina.ru. – URL: https://www.krasotaimedicina.ru/diseases/psychiatric/dementia(дата обращения: 08.05.2024).
  17. Уход за больными на разных стадиях. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.panatceya.ru/polezno/uhod-za-pozhilymi/raznye-stadii-demencii/(дата обращения: 08.05.2024).
  18. Нетрудоспособность гражданина. Федеральный закон от 24.11.1995 № 181-ФЗ (ред. от 07.10.2023) «О социальной защите инвалидов в Российской Федерации» // Собрание законодательства РФ. – 27.11.1995. – № 48. – Ст. 4563.
  19. Статистика по деменции. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://expert-clinica.ru/diseases/dementsiya(дата обращения: 08.05.2024).
  20. Доля людей больных деменцией. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://probolezny.ru/demenciya/(дата обращения: 08.05.2024).

{social]

Автор: Тюрин Егор Михайлович