Ученые из Школы биомедицинской инженерии и визуализации разработали новый алгоритм на основе глубокого машинного обучения, который проводит анализ МРТ изображений головного мозга и определяет возраст мозга на основе его сравнения со остальными людьми. Фактически, такой автоматический анализ является методом скрининга и позволит выявлять инволюционные изменения в мозге в режиме реального времени с использованием обычных клинических МР-сканирований.
Исследование, которое было опубликовано в журнале Neuroimage, показало, что мозг по мере старения, вследствие инволюционных изменений, теряет объем и если снижение объема мозга коррелирует с возрастом пациента, то разработанный метод скрининга позволит предсказывать правильно возраст пациента.
Но если есть заболевание мозга и произошла потеря непропорционально большой части объема, например, при деменции, созданный учеными метод скрининга сможет выявлять несоответствие между реальным возрастом и прогнозируемым возрастом, тем самым клиницисты могут понять, что имеется патология мозга и, таким образом, выбрать тактику лечения.
С помощью классификатора нейрорадиологических отчетов, основанного на глубоком машинном обучении, исследователи создали набор данных из 23 302 МРТ исследований головного мозга, которые считались радиологически нормальными для своего возраста.
Затем использовали небольшую предварительную вычислительную обработку сканов и другой алгоритм глубокого обучения изображений на основе большого объема данных обычных сканов.
Окончательная модель алгоритма была протестирована на сканах с непропорционально большой потерей объема мозга, для которых алгоритм предсказывал такую потерю объема.
Ведущий автор исследования доктор Дэвид Вуд, исследователь из Школы биомедицинской инженерии и визуализации, отметил, что ключевым аспектом проведенного исследования было использование большого, клинически репрезентативного набора данных для глубокого машинного обучения.
