Нейросеть нашла признаки болезни Альцгеймера на энцефалограммах с точностью в 73 процента

В отличие от стандартной формулы Шеннона, этот метод позволяет более точно оценивать уровень хаотичности сигнала и использовать его для выявления различий в данных.

Для проверки эффективности нового метода исследователи использовали базу данных MNIST, содержащую рукописные цифры от 0 до 9, а также исследуемый временной ряд. В эксперименте приняли участие 65 пациентов, которые были разделены на контрольную группу и группу, страдающую болезнью Альцгеймера.

В результате исследования было выявлено, что использование только одного признака величины энтропии NNetEn не дает достаточной точности разделения групп. Однако комбинация нескольких типов энтропий, включая примерную, приблизительную, перестановочную и фуззи-энтропию, позволяет повысить чувствительность метода и достигнуть точности в 73%.

В будущем этот метод может быть использован для раннего выявления признаков болезни Альцгеймера и других заболеваний, связанных с изменениями уровня хаоса сигнала. Нейросеть, созданная в рамках исследования, доступна каждому исследователю, что позволяет применять алгоритм к собственным данным и расширять область его применения.

Источник: InScience