Исследователи научили алгоритм прогнозировать развитие депрессии по данным МРТ

Татьяна Новак

Учёные из Техасского университета в Остине разработали алгоритм, который может с точностью 75% прогнозировать развитие депрессивного расстройства у пациента по данным магнитно-резонансной томографии. Результаты исследования опубликованы в журнале EurekAlert.

Авторы использовали суперкомпьютер Stampede и систему машинного обучения, основанной на методе опорных векторов. В ходе обучения алгоритм проанализировал данные МРТ 52 человек, у которых диагностирована депрессия, а также 45 человек из контрольной группы. После тренировок он смог определить пациентов с депрессией с точностью 75%.

По словам когнитивного нейробиолога и профессор психологии Дэвида Шнайдера, этот результат доказывает наличие связи между функциями мозга и структурой данных нейровизуализации. Профессор планирует продолжить исследование в этом году, когда выйдет улучшенная версия суперкомпьютера Stampede 2. Ожидается, что он будет в два раза мощнее существующей системы и сможет работать с данными МРТ сотен добровольцев.

Ежегодно депрессивное расстройство диагностируют у 15 миллионов взрослых американцев. Это заболевание – одна из основных причин инвалидности в США среди людей в возрасте от 15 до 44 лет.

Загрузить еще