Британские и нидерландские ученые
научились определять возраст мозга по МРТ и возможные
признаки его преждевременного старения с помощью машинного обучения. Результаты работы доступны на сайте препринтов arXiv.org.
Определение кажущегося возраста мозга
и сопоставление его с реальным возрастом пациента имеет большое значение для
своевременной диагностики различных когнитивных нарушений. Существующие методы
автоматизации этого процесса, такие как регрессия на основе гауссовских
процессов, требует значительной предварительной обработки томограмм, которая
включает удаление изображения немозговых тканей, разделение серого и белого
веществ мозга (построение их волюметрических карт), устранение артефактов и
применение сглаживания. Это трудоемкое занятие может занимать до 24 часов, а
результат итогового анализа не всегда имеет удовлетворительное качество.
Чтобы упростить оценку, сотрудники
Королевского и Имперского колледжей Лондона, а также Амстердамского
медицинского центра применили с этой целью модель предсказания на основе
сверточной нейросети. Для ее обучения они использовали из доступных баз данных 2001
томограмму мозга людей в возрасте от 18 до 90 лет без истории каки-либо
неврологических заболеваний.
После обучения работоспособность нейросети
проверили на двух наборах сделанных разными аппаратами томограмм: необработанных
и прошедших стандартную предварительную обработку. Результаты сопоставили со
стандартным методом регрессии.
Выяснилось, что при анализе
обработанных изображений и нейросеть, и стандартный алгоритм обеспечивали удовлетворительную
и сопоставимую точность: погрешность в обоих случаях не превышала пяти лет в
каждую сторону (4,16 и 4,66 года соответственно). При анализе «сырых» томограмм
точность нейросетевого алгоритма осталась прежней (4,65 года), а регрессия на основе
гауссовских процессов имела среднюю погрешность почти в 12 лет.
Дополнительное исследование на 62
женщинах-близнецах выявило высокую наследуемость уровня старения мозга, которая
предсказуемо несколько снижалась с возрастом из-за накопленного действия
различных внешних факторов.
Что важно, анализ необработанных
томограмм в помощью алгоритмов машинного обучения занимал несколько секунд, то
есть оценить возраст мозга можно было, еще когда пациент находился в аппарате МРТ.
Обычными методами на достаточно точный анализ, как уже говорилось, уходило
больше суток.
По мнению исследователей, подобные
алгоритмы могу значительно повысить точность и скорость диагностики неврологических
расстройств и когнитивных нарушений.
В последнее время сверточные нейросети
находят самые разнообразные применения. Так, их используют для распознавания и
синтеза речи, чтения по губам, раскрашивания
изображений, анализа
содержания книг по обложкам и даже для отпугивания метящих
территорию котов. Компания IBM использует
машинное обучение для работы над
созданием «электронного рентгенолога» под названием Avicenna.
Олег Лищук
Он предназначен для исследования гипертермии
Компания Thermetrics разработала термический манекен ANDI, который предназначен для имитации тепловых свойств тела человека. Манекен может выделять тепло с помощью нагревательных элементов, а также имитировать потоотделение и дыхание. Множество сенсоров, размещенных в 35 зонах по всему корпусу манекена, позволяют контролировать температуру и измерять тепловые потоки в реальном времени. Манекен будет использоваться учеными в исследованиях воздействия теплового стресса и гипертермии на человека, сообщает New Atlas. При поддержке Angie — первого российского веб-сервера Всемирная метеорологическая организация недавно сообщала, что за последние 40 лет волны жары стали случаться в шесть раз чаще. Можно ожидать, что в будущем во многих регионах планеты люди столкнутся с новой климатической нормой, в которой придется приспосабливаться к жизни в условиях, когда температура воздуха достигает 40 градусов Цельсия и выше на протяжении длительных промежутков времени. Известно, что высокие температуры воздуха могут представлять угрозу для здоровья и жизни человека. Однако точные механизмы и последствия воздействия жары на сегодняшний день изучены недостаточно хорошо. В связи с этим возрастает интерес ученых к изучению последствий воздействия теплового стресса на человеческий организм. В опасных для здоровья человека исследованиях, в которых требуется воспроизведение поведения человеческого тела, вместо людей зачастую используются манекены. К примеру, манекены много лет успешно выполняют роль пассажиров при испытаниях автомобилей. По этой же причине ученые из Университета штата Аризона вместо того, чтобы подвергать риску здоровье людей, в проводимых ими исследованиях воздействия теплового стресса на человеческий организм решили воспользоваться испытательным манекеном. Для этого компания Thermetrics, занимающаяся разработкой тепловых манекенов для тестирования спортивной одежды, создала симулирующий человеческую физиологию роботизированный манекен ANDI. Рост ANDI составляет 178,5 сантиметров, а масса — 35 килограмм. Его тело разделено на 35 независимых термических зон. Они снабжены сенсорами и индивидуальными нагревательными элементами, с помощью которых можно имитировать тепловыделение человеческого тела, контролировать температуру и динамически измерять теплопотери и получаемое тепло в режиме реального времени. По всей поверхности манекена размещено множество выходных отверстий системы искусственного потоотделения. Также в манекен встроена система имитации дыхания, которая позволяет контролировать влажность и температуру входящего и выходящего воздуха. Руки и ноги манекена имеют подвижные соединения, поэтому, используя внешние приводы для актуации, исследователи могут управлять манекеном, имитируя ходьбу или другую физическую активность. Скорость отвода тепла можно регулировать за счет встроенной системы водяного охлаждения. Исследователи могут задавать параметры, моделирующие тепловые особенности характерные для людей разного возраста, физического состояния и здоровья. Например, уровень потоотделения пожилого человека будет ниже, чем у молодого спортсмена. https://www.youtube.com/watch?v=ivAQvkoft9o&t=59s Исследования с ANDI можно проводить не только в тепловой камере, но и в естественных условиях. Ученые надеются, что данные, собранные с помощью теплового манекена, помогут им выработать рекомендации для широкого круга людей, которые снизят риски для здоровья. Кроме этого, результаты исследования помогут в создании одежды или других средств индивидуальной защиты для смягчения влияния жары на здоровье людей в условиях меняющегося климата. Рост окружающей температуры сказывается и на образовательной системе. Ученые выяснили, что повышение среднегодовой температуры воздуха и увеличение количества жарких учебных дней приводят к снижению школьной успеваемости.