Нова конволюционна невронна мрежа използва сканирания на мозъка от позитронна емисионна томография за откриване на биологични признаци на болестта на Алцхаймер години преди появата на симптомите, съобщават изследователи от "Радиологичното дружество на Северна Америка".
Технологията за изкуствен интелект подобрява способността на мозъчното изобразяване да прогнозира болестта на Алцхаймер, според проучване, публикувано в списание "Radiology".
Навременната диагноза на болестта на Алцхаймер е изключително важна, тъй като лечението и интервенциите са по-ефективни в началото на заболяването. Ранната диагноза обаче се оказва предизвикателство. Изследванията свързват процеса на заболяването с промени в метаболизма, но тези промени могат да бъдат трудно разпознати.
Чрез дълбокото учене алгоритъмът, създаден от изследователите успява да се научи именно на метаболитните модели, които съответстват на болестта на Алцхаймер.
Учените са го тествали на независим набор от 40 изследвания на изображения от 40 пациенти, които никога не са изследвали. Алгоритъмът постига 100% чувствителност при откриване на заболяването със средно повече от шест години преди окончателната диагноза.
Алгоритъмът може да бъде полезен инструмент за допълване на работата на радиолозите - особено във връзка с други биохимични и изображения тестове, осигуряващи възможност за ранна терапевтична интервенция.
Когато вече има симптоми на болестта на Алцхаймер, загубата на мозъчен обем е толкова значима, че е твърде късно да за намеса.
"Ако можем да го открием по-рано, това е възможност за следователите потенциално да намерят по-добри начини да забавят или дори да спрат болестния процес", обяснява д-р Сон от Катедрата по радиология и биомедицински изображения в Калифорнийския университет в Сан Франциско, съавтор на изследването.
Бъдещите насоки на изследването включват обучение на алгоритъма за дълбоко учене да търси модели, свързани с натрупването на бета-амилоидни и тау протеини, които са маркери, специфични за болестта на Алцхаймер.
Това се случи Dnes, за важното през деня ни последвайте и в Google News Showcase.
Кадър на деня за 20 юни
Как ястребовата политика на централните банки влияе на пазарите на акции?
Преломен момент настъпва във войната в Украйна
Енергийният министър очаква споразумението с "Боташ" да се предоговори до един-два месеца
Империята на ислямската гвардия ще спечели най-много от отмяна на санкциите срещу Иран
Иран пак затвори Ормузкия проток
Забрани и традиции за църковния празник на 21 юни
Венеция удря туристите с нова шокова такса до 50 евро
14-годишен футболист почина по време на мач
Вулканът Семеру изригна: Миньор е с тежки изгаряния
НА ЖИВО: Тунис – Япония - СЪСТАВИ
Стана ясна заплатата на легендарен треньор, ако се върне в Атина
Спортът по телевизията днес, 21 юни
Мачовете по телевизията днес, 21 юни
Германия удари Кот д'Ивоар в 94-ата минута и спря прокобата
ПО МИНУТИ: Германия - Кот д'Ивоар 2:1
Нумерологична прогноза за 21 юни
Седмична таро прогноза за 22 - 28 юни
Дневен хороскоп за 21 юни, неделя
Седмична нумерологична прогноза за 22 - 28 юни
5 любопитни ритуала за 21 юни, когато настъпва астрономическото лято
3 слънчеви десерта за 21 юни – ден на лятното слънцестоене
Нидерландия разби Швеция с 5:1 на Мондиала
И тримата пострадали работници на АПИ са с опасност за живота
Седмичен хороскоп 22 юни - 28 юни 2026
Зеленски върна отличието "Орден на Белия орел" на Полша
Утре настъпва Астрономическото лято
Цените на горивата у нас вървят надолу
Човешкият ум може да не е уникален: Учени стигнаха до необичайни заключения
След 100 години: Физици обясниха „най-голямата грешка“ на Айнщайн
С какво биха се хранили извънземните на Земята?
В Албания намериха уникално светилище на забравени богове
Откриха нов клас древни космически обекти в Млечния път
НАСА разширява партньорството си с частния сектор за сателитни данни