Нейросеть поможет определить признаки болезни Альцгеймера

Группа российских и зарубежных ученых разработала алгоритм с применением нейронной сети, который оценивает хаос и может быть применим в том числе для обнаружения признаков болезни Альцгеймера. 

В ряде научных сфер ученые используют различные формулы, например, формулу Шеннона, для определения степени хаоса, или энтропии. Определении уровня энтропии может указывать либо на некую систематичность процесса, либо на его хаотичность. 

Исследователи во главе с учеными Петрозаводского государственного университета разработали новый метод, в основе которого лежит искусственный интеллект. Экспериментаторы создали собственную нейронную сеть под названием NNetEn (Neural Network Entropy – энтропия на нейронной сети), которая после обучения с помощью математических методов определяла значение энтропии. 

В качестве теста алгоритм применили в распознавании болезни Альцгеймера на электроэнцефалограммах, использовав данные 65 пациентов, из которых 36 имели соответствующий диагноз. В итоге NNetEn показала точность в 67%, которую позже ученые улучшили до 73% с помощью сочетания признаков нескольких типов энтропий. 

– Новый метод вычисления энтропии нейронной сетью будет полезен для специалистов, работающих с большими данными в области искусственного интеллекта и машинного обучения, – заявил руководитель проекта, ведущий научный сотрудник ПетрГУ Андрей Величко. – Преимущество алгоритма заключается в том, что он использует оригинальный способ оценки и изучения хаоса, в результате чего получаемые данные дают значительный синергетический эффект при добавлении их к другим признакам. 

Как отметил Величко, также этот алгоритм планируется протестировать в других областях, например, обработке кардиограмм, сейсмических колебаний и графиков валютных пар.