Машинное обучение помогло объективно диагностировать «звон в ушах»

Звон в ушах. Теперь его стало возможно диагностировать при помощи машинного обучения. Учёным из Австрии удалось придумать как диагностировать тиннитус. Мерназ Шустарян и её коллеги провели диагностику органов слуха в ближней инфракрасной области. По виду исследования это похоже на МРТ. Запись в состоянии покоя дала возможность оценить связь между исследуемыми участками мозга. Звуки и сигналы позволили понять, как отличается ответ мозга на внешние стимулы у больных и здоровых людей.

Как оказалось, что функциональные связи между рассмотренными участками у людей с тиннитусом выше, а их активность в ответ на звуковые и визуальные сигналы, наоборот, снижена.

Учёные рассказали, что классификаторы неплохо справляются с задачей. Наивный байесовский классификатор смог правильно определить тиннитус в 78,3 % случаев, а нейронные сети, обученные на данных о функциональных связях, корректно разделили тиннитус на легкий и тяжелый в 87,3% случаев. Авторы пришли к выводу, что данный способ спектроскопии это лучший метод, который позволяет объективно диагностировать тиннитус и аккуратно измерять эффективность лечения.

Исследовать тиннитус на животных невозможен. Мыши просто не могут нам сказать о звоне в их ушах. Вместе с тем  ученые всё-таки придумали эксперимент, в котором смогли определить тиннитус по мышиному поведению и предложили метод его лечения. С людьми такой эксперимент не сработал.

Подпишитесь на срочные экономические новости в @FBM_ru


Оценить новость
( Пока оценок нет )
Наталья/ автор статьи
Добавить комментарий
FBM.ru - Финансы  Бизнес Маркетинг