3,4 миллиона людей в мире страдают эпилепсией. Новый алгоритм разработчиков IBM классифицирует 7 типов судорог, анализируя данные электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Он поможет врачам корректировать дозировку лекарств и предупреждать новые приступы у пациентов.
«Мы надеемся, что автоматическая классификация типов судорог улучшит долгосрочное лечение пациентов, предоставляя возможность своевременной корректировки лекарств и дистанционного мониторинга» — написали исследователи в статье.
Исследование
Авторы использовали общедоступный набор данных ЭЭГ TUH EEG Seizure Corpus Университета Темпл, чтобы обучить алгоритмы распознавать приступы. Датасет содержит информацию о 2012 приступах, разделенных по 8 категориям. В одной из категорий было недостаточно данных, поэтому разработчики сузили выборку до 7 типов приступов. Данные были разделены на обучающую, тренировочную и тестовую выборки: 60%, 20% и 20% соответственно.
Результаты
Команда протестировала несколько методов классификации — k-Nearest Neighbors (kNN), SGD classifier, XGBoost, AdaBoost и нейросеть ResNet50 (в таблице — CNN) и обнаружила, что лучшие результаты показывает k-NN (алгоритм, который работает по методу k-ближайших соседей). Точность классификации типов судорог составила 0,907. Значит, алгоритм правильно классифицирует приступ в 9 из 10 случаев.
«Насколько нам известно, это первая работа, показывающая, что методы машинного обучения могут быть успешно использованы для автоматической классификации разных типов судорог» — отмечают разработчики.
Классификация приступов играет решающую роль в лечении пациентов с эпилепсией. Можно использовать разработку IBM для автоматической регистрации типов судорог в цифровых дневниках пациентов. Точная информация в дневниках поможет врачам в эффективной диагностике и мониторинге реакции пациентов на лекарства.
