Ученые из Петрозаводского государственного университета и их международные коллеги представили новый метод расчета энтропии с использованием нейронной сети NNetEn (Neural Network Entropy), который позволяет обнаруживать признаки болезни Альцгеймера на энцефалограммах с высокой точностью.
Для проведения исследования, ученые использовали базу данных MNIST, содержащую рукописные цифры, а также данные временных рядов от 65 пациентов, включая контрольную группу и группу, страдающую от болезни Альцгеймера.
Результаты показали, что использование только одного признака величины энтропии NNetEn не обеспечивает достаточной точности для разделения групп. Однако, комбинирование нескольких типов энтропий, таких как примерная, приблизительная, перестановочная и фуззи-энтропия, позволяет повысить чувствительность метода и достичь точности в 73%.
Данный метод имеет потенциал для раннего выявления признаков болезни Альцгеймера и других заболеваний, связанных с изменениями уровня хаоса сигнала. Более того, созданная в рамках исследования нейросеть доступна для использования каждым исследователем, что позволяет применять алгоритм к собственным данным и расширять его область применения. Это важный шаг в разработке инновационных методов диагностики и раннего обнаружения различных заболеваний с использованием искусственного интеллекта и нейронных сетей.
