Studiu: Inteligența artificială poate îmbunătăți detectarea RMN-ului de ADHD
14 ianuarie 2020
Inteligența artificială poate îmbunătăți semnificativ precizia modelelor neuronale folosind scanări ale creierului RMN pentru a detecta tulburarea de hiperactivitate cu deficit de atenție (ADHD), potrivit unui studiu publicat recent în Radiologie: inteligență artificială.1
Studiul, realizat de cercetători din Ohio Universitatea din Cincinnati si Centrul medical pentru copii din Cincinnati, se concentrează pe ideea emergentă de utilizare imagistica creierului pentru a detecta semne de ADHD la pacienți. În prezent, nu există un singur test definitiv pentru ADHD - diagnosticul vine după o serie de teste de simptome și comportamentale.
Cercetările sugerează însă că ADHD poate fi detectat potențial prin studierea conectomului - o hartă a conexiunilor neuronale ale creierului construite prin stratificarea scanărilor RMN ale creierului, cunoscute sub numele de parcelări. Unele studii sugerează că un conectom perturbat sau întrerupt este legat de ADHD.
Majoritatea cercetărilor de până acum au implicat modelul „rețea neuronală profundă cu un singur canal” (scDNN), în care inteligența artificială ajută un computer să construiască conectomii pe baza unei singure pachetări. În acest studiu, oamenii de știință au dezvoltat un „model de rețea neuronală profundă multicanal”, sau mcDNN, unde conectomii sunt construiți pe baza mai multor parcele. Aceste parcelări pe scară largă provin din seturi de date cerebrale de 973 de participanți.
Modelul a fost, de asemenea, programat pentru a analiza și detecta tiparele în conectomii pe scară multiplă pentru a detecta ADHD și pentru a identifica cele mai predictive caracteristici ale conectomului cerebral pentru Diagnosticul ADHD. Rezultatele au arătat că performanța de detectare a ADHD s-a îmbunătățit „considerabil” cu modelul mcDNN față de alternativa scDNN.
„Rezultatele noastre subliniază puterea predictivă a conectomului creierului”, a declarat autorul principal Lili He la Societatea Radiologică din America de Nord.2. „Conectivul funcțional al creierului care se întinde pe mai multe scări oferă informații suplimentare pentru reprezentarea rețelelor pe întregul creier.”
Studiul deschide porțile pentru imagistica creierului și rețelele neuronale profunde, sau învățarea profundă, pentru a ajuta la detectarea altor afecțiuni. „Acest model poate fi generalizat la alte deficiențe neurologice”, a spus el, menționând că acest model mcDNN este deja utilizat pentru a prezice deficiența cognitivă la sugarii înainte de termen, de exemplu, pentru a prezice rezultatele neurodezvoltării la vârstă Două.
surse
1 Chen, M., Li, H., Wang, J., Dillman, J. R., Parikh, N. A., & He, L. (2019). Un model de rețea neuronală profundă multicanal care analizează datele conectome ale creierului funcțional pe mai multe niveluri pentru detectarea tulburărilor de hiperactivitate cu deficit de atenție. Radiologie: inteligență artificială, 2 (1), e190012. https://doi.org/10.1148/ryai.2019190012
2 Inteligența artificială stimulează detectarea RMN-ului de ADHD. (2019, 11 decembrie). Preluat 2020, 13 ianuarie din https://www.rsna.org/en/news/2019/November-December/AI-MRI-For-ADHD
Actualizat la 14 ianuarie 2020
Din 1998, milioane de părinți și adulți au avut încredere în ghidarea și asistența expertă a ADDitude pentru a trăi mai bine cu ADHD și cu condițiile sale de sănătate mintală. Misiunea noastră este să fii consilierul tău de încredere, o sursă neclintită de înțelegere și îndrumare de-a lungul drumului pentru bunăstare.
Obțineți o emisiune gratuită și eBook gratuit ADDitude, plus economisiți 42% din prețul de acoperire.
