Исследователи разработали новую платформу искусственного интеллекта под названием FedDOSE, которая улучшает диагностику аутизма и СДВГ, анализируя сканы мозга из нескольких больниц без передачи конфиденциальных данных пациентов.
Исследование
Команда под руководством Дипака Гириша и И Хао Чана из Наньянского технологического университета создала FedDOSE — подход федеративного обучения, который решает две основные проблемы визуализации мозга: конфиденциальность и вариативность данных. Федеративное обучение позволяет нескольким учреждениям совместно обучать модель без перемещения необработанных данных, но стандартные методы сталкиваются с различиями в оборудовании для сканирования и популяциях пациентов в разных центрах.
FedDOSE специально решает эти «эффекты центра», а также захватывает динамическую связность мозга — как различные области мозга взаимодействуют во времени, — а не только статические снимки. Платформа использует блок модульной управляемой декомпозиции Такера для эффективной обработки высокомерных данных связности мозга и выявления модульных пространственно-временных паттернов. Каждый центр генерирует прототипы, специфичные для класса, которые затем выравниваются между центрами с помощью оптимального транспорта и анализа Прокруста.
Тестирование на трех общедоступных наборах данных — ABIDE-I, ABIDE-II и ADHD-200 — показало, что FedDOSE превосходит существующие методы в обнаружении расстройств аутистического спектра (РАС) и синдрома дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ). Эти наборы данных включают тысячи сканов мозга, собранных во многих исследовательских центрах, что делает их идеальными для оценки производительности в нескольких центрах.
Почему это важно
Для людей и семей, затронутых РАС или СДВГ, это исследование может привести к более точной и ранней диагностике. Позволяя моделям ИИ учиться на больших и более разнообразных наборах данных — без ущерба для конфиденциальности — FedDOSE помогает преодолеть серьезное узкое место в медицинской визуализации. Подход динамической связности также захватывает более тонкую активность мозга, потенциально выявляя биомаркеры, которые статические методы упускают. Хотя текущее исследование сосредоточено на диагностике, эта же платформа может быть адаптирована для других задач анализа изображений мозга, таких как прогнозирование ответа на лечение или отслеживание прогрессирования заболевания.
Что вы можете сделать
Если вам интересно ваше собственное когнитивное здоровье, будьте в курсе достижений в области визуализации мозга и ИИ. Для быстрой оценки когнитивных способностей рассмотрите возможность прохождения проверенного теста. Регулярная умственная стимуляция, физические упражнения и хороший сон остаются основой здоровья мозга, независимо от технологических разработок.
Источник: arXiv q-bio.NC
Интересует ваш мозг? Пройдите наш бесплатный адаптивный IQ-тест или попробуйте 306 уровней тренировки мозга.
