Исследователи из Балтийского федерального университета разработали новый интерпретационный подход для точного распознавания депрессии у человека, об этом сообщает Inscience.

Для получения изображений мозга была использована функциональная томография, которая включает в себя измерение системы кровотока. Затем эти изображения были преобразованы в графы, в которых узлы символизируют области мозга, а связи — взаимодействие между данными сферами. Сравнивая отчёты 35 человек с диагнозом депрессия и 50 здоровых людей, система машинного обучения смогла отличить обе группы с точностью 82%. Данный метод создаёт возможность находить особенности сети мозга, которые имеют разное строение у больных и здоровых людей.

«В дальнейшем на основе полученных данных мы планируем выделить характерные особенности функциональных сетей головного мозга здоровых людей и пациентов с большим депрессивным расстройством на разных уровнях головного мозга. Это позволит выбрать наиболее важные биомаркеры, которые необходимо анализировать для определения болезни на основе магнитно-резонансной томографии», — рассказывает участник проекта, поддержанного грантом РНФ, Андрей Андреев, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Балтийского федерального университета имени Иммануила Канта.