В ЛЭТИ создали алгоритм, диагностирующий болезнь Паркинсона по рисунку спирали

Болезнь Паркинсона — это тяжёлое нейродегенеративное заболевание, которое обычно проявляется у людей в возрасте 30–50 лет и поражает клетки центральной нервной системы. Среди симптомов — замедленность движений, тремор, апатия, изменение тембра голоса.

Диагностировать болезнь до проявления симптомов практически невозможно. Однако раннее выявление важно, так как современные методы лечения направлены только на замедление симптомов. По некоторым данным, сегодня в мире живут около 10 миллионов людей с болезнью Паркинсона.

Простой способ диагностики заболевания — попросить пациента нарисовать на листе бумаги спираль по точкам. Отклонения, например, из-за тремора рук могут говорить о нарушениях работы мозга. Но обычно врач оценивает рисунок пациента субъективно, исходя из своего опыта. Поэтому нужны инструменты, которые помогут получить более объективный результат.

Мы создали алгоритм, который по фотографии спирали, нарисованной пациентом, может выявить признаки когнитивных нарушений. Анализ изображения проводится с помощью нейросети.

В будущем разработку смогут использовать медицинские организации как основу для программ поддержки принятия врачебных решений при диагностике болезни Паркинсона. Также пациенты смогут самостоятельно отслеживать своё состояние с помощью таких систем, — сообщила выпускница факультета компьютерных технологий и информатики СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Екатерина Сырцова.

Нейросеть обучалась на открытом наборе данных HandPD, который содержит обезличенные изображения спиралей двух групп людей:

• здоровая группа — 18 человек в возрасте от 19 до 79 лет;
• группа пациентов с болезнью Паркинсона — 74 человека в возрасте от 38 до 78 лет.

Участники проходили тестирование 4 раза, всего в наборе 368 изображений.

Екатерина Сырцова поясняет, что результаты тестирования обученной модели показали высокую точность (99,3%), чувствительность (99,2%) и специфичность (100%). Для медицинских задач чувствительность особенно важна, поскольку она показывает, насколько высока вероятность определения заболевания с помощью этого алгоритма.

02.08.2024