Исследователи разработали ИИ-систему для прогнозирования эпилептических приступов — News-Medical
Исследователи разработали систему CMS-NAS для прогнозирования эпилептических приступов на основе данных электроэнцефалографии. Она сочетает свёрточные нейронные сети, Mamba и спайковые нейронные сети и автоматически ищет архитектуру модели, которая должна сбалансировать точность прогноза и размер модели, сообщает News-Medical.
Сочетание трёх типов сетей
Эпилепсией страдают примерно 50 миллионов человек в мире. ЭЭГ позволяет в реальном времени регистрировать электрическую активность мозга и применяется для диагностики и мониторинга заболевания. В то же время такие сигналы нестационарны, зашумлены и существенно различаются у разных людей, что усложняет их ручную интерпретацию.
В рамках CMS-NAS разработчики создали два гибридных блока — ConvSpike и MambaSpike. Они сочетают элементы свёрточных, Mamba и спайковых нейронных сетей в пространстве поиска, предназначенном для прогнозирования приступов.
Больше актуальных новостей — в Telegram-канале UA.News Telegram.
Поиск модели по данным ЭЭГ
Сначала система преобразует многоканальные сигналы ЭЭГ во временно-частотные представления с помощью кратковременного преобразования Фурье. Затем она формирует набор возможных архитектур, обучает и оценивает каждую из них. Модели с лучшими показателями отбирают для создания следующих поколений посредством скрещивания и мутации.
Пространство поиска содержит около 1,74 × 10¹⁷ возможных архитектур. Для оценки прогнозов исследователи использовали AUC, чувствительность, частоту ложноположительных срабатываний в час межприступной ЭЭГ и сравнение со случайным прогнозированием. Более высокие значения AUC и чувствительности, а также более низкая частота ложных тревог считаются лучшими показателями.
