Ученые УрФУ разработали метод диагностики неврологических расстройств с помощью анализа изображений сетчатки

Разработан инновационный метод диагностики неврологических расстройств с помощью анализа изображений сетчатки Учёные urfu ru совместно с международным научным коллективом представили новую технологию диагностики таких заболеваний как синдром дефицита внимания и гиперактивности СДВГ расстройство аутистического спектра и болезнь Паркинсона посредством анализа изображений сетчатки глазного дна Методика базируется на применении технологий искусственного интеллекта и обеспечивает оперативность и экономичность процедуры диагностики По мнению исследователей Центра Искусственный интеллект разработанный подход позволит существенно сократить время постановки диагноза и облегчить работу медицинских специалистов за счёт автоматизации процесса анализа данных Наука на Урале

Исследователи из центра Искусственный интеллект УрФУ представили новый подход к диагностике расстройств аутистического спектра РАС с использованием электроретинограммы ЭРГ в светоадаптированном режиме Для анализа временных рядов ЭРГ были применены различные алгоритмы машинного обучения В ходе экспериментов были протестированы несколько моделей WEASEL TSF TS KNN и ROCKET на наборе данных Лучшие гиперпараметры были выбраны на основе 10 кратного повторного разделения тренировочного теста Набор данных содержал 991 сигнал ERG от 30 участников с РАС и 20 участников контрольной группы Для интерпретации предсказаний моделей использовались аддитивные объяснения Шепли SHAP Наилучшие результаты получены с помощью алгоритма ROCKET хотя и с высокими стандартными отклонениями Модель эффективно выявляла характерные паттерны реакции сетчатки на световые стимулы у пациентов с РАС Метод обладает важным преимуществом неинвазивностью процедуры и возможностью получения объективных биомаркеров РАС Это открывает новые перспективы для ранней диагностики и может привести к созданию более точных диагностических протоколов в будущем Подписаться на Нейроскептик

Ученые Московского авиационного института МАИ создали инновационное устройство имитирующее работу электроракетного двигателя космического аппарата для наземных испытаний Разработка позволяет проверять и настраивать электронику спутников более экономичным способом на воздухе а не в вакуумной камере Специалисты УрФУ разработали новый метод анализа снимков электроретинограммы неинвазивного функционального теста сетчатки глаза Метод позволяет выявлять расстройства аутистического спектра СДВГ и болезнь Паркинсона с помощью ИИ Разработка отличается от предыдущих подходов использованием более простых вычислительных методов что делает ее доступнее для медицинских учреждений ВТБ запустил собственную платформу цифровых помощников на базе технологий генеративного ИИ Она позволяет быстро запускать и масштабировать ИИ сервисы в клиентских каналах и внутренних системах банка Разработка позволит клиентам банка получить более оперативное решение вопросов и повышение качества обслуживания а сотрудникам помочь оптимизировать работу с обращениями

Ученые ГосНИИАС рассказали о направлениях интеллектуализации воздушных судов в интервью корреспонденту программы Утро России ГосНИИАС с 2022 года проводит исследования в области интеллектуализации бортового радиоэлектронного оборудования далее БРЭО и самолетных систем Научные работы выполняются в рамках комплексных научно технологических проектов реализуемых НИЦ Институт имени Н Е Жуковского В ГосНИИАС разрабатывается комплекс технологий авиастроения на базе технического зрения и машинного обучения в обеспечение создания элементов БРЭО с интеллектуальными автоматизированными функциями Новые функции будут внедрены в системы концептуально названные помощниками пилота поскольку их основное назначение снизить информационную нагрузку на экипаж Валидация перспективных технических решений проводится с использованием лабораторного и летного демонстраторов технологий По результатам летных экспериментальных исследований демонстратора технологий проведенных в Новосибирске в апреле 2025 года специалистами ГосНИИАС и СибНИА была подтверждена принципиальная возможность пилотирования в кабине без остекления где единственным источником информации является интеллектуальная система внешнего видения Внедрение виртуальных помощников пилота позволит облегчить принятие решений в условиях нарушения работоспособности компонентов БРЭО и плохой видимости что приобретает особое значение на этапе посадки Разрабатываемые в рамках направления интеллектуализации технологии также могут найти применение и в беспилотных авиационных системах

Новый метод анализа снимков сетчатки глаза который позволяет просто и недорого диагностировать неврологические расстройства СДВГ расстройства аутистического спектра болезнь Паркинсона разработали ученые УрФУ в составе международного научного коллектива По их данным внедрение нового метода поможет ускорить диагностику и снизить нагрузку на врачей Результаты исследования опубликованы в журнале Bioengineering Исследователи центра Искусственный интеллект Уральского федерального университета имени первого Президента России Б Н Ельцина УрФУ создали новый метод анализа снимков электроретинограммы неинвазивного функционального теста сетчатки глаза Метод основан на технологиях искусственного интеллекта Мы разработали алгоритм на основе методов классификации временных рядов который анализирует сигналы световой электроретинограммы Оказалось что по этим сигналам можно выявлять не только патологии зрения но и признаки нарушений нейроразвития таких как аутизм или СДВГ а также нейродегенеративных заболеваний вроде болезни Паркинсона Важно что наш подход не ограничивается простым да нет алгоритм с помощью технологии explainable AI позволяет анализировать конкретные участки сигнала рассказал доцент центра Искусственный интеллект УрФУ Василий Борисов По его словам такой подход позволяет врачу понять логику работы модели обратить внимание на значимые фрагменты кривой и принять решение о необходимости дальнейшего обследования Таким образом искусственный интеллект не заменяет специалиста а предоставляет ему инструмент для принятия более точного решения Алгоритм отработан на базе данных реальных людей с заболеваниями и без которую собрала международная группа ученых под руководством профессора Университета Флиндерса Австралия Пола Констебля На основе этих данных специалисты обучили четыре метода а затем использовали специальную библиотеку SHAP в основе нее лежит теория игр для определения вклада каждой функции в предсказания модели позволяющую объяснить предсказания алгоритмов машинного обучения и выявить лучший подход в постановке диагноза Это не первая попытка построения систем поддержки принятия врачебных решений на основе сигналов электроретинограмм но обычно ученые используют нейронные сети которые вычислительно более сложные требуют гораздо больше данных Наши алгоритмы вычислительно проще работают быстрее и у них меньше требований к железу По сути они помогут врачам достаточно дешевым и простым способом но при этом с хорошей точностью предварительно проверять и определять вероятность заболеваний рассказал доцент центра Искусственный интеллект УрФУ Михаил Ронкин В планах исследователей доработать алгоритмы для распознавания таких заболеваний сетчатки как врожденная куриная слепота глаукома а также других нейродегенеративных расстройств

Специалисты УрФУ предложили новый метод анализа снимков электроретинограммы Он предполагает использование методов классификации временных рядов основанных на технологиях искусственного интеллекта Применение этих методов позволяет просто и недорого диагностировать не только заболевания сетчатки глаз например дистрофию но и неврологические расстройства СДВГ РАС болезнь Паркинсона Как полагают ученые внедрение результатов исследования в клиниках поможет ускорить диагностику и снизить нагрузку на врачей Алгоритм отработан на базе данных реальных людей с заболеваниями и без На основе этих данных специалисты обучили четыре метода а затем использовали специальную библиотеку SHAP в основе нее лежит теория игр для определения вклада каждой функции в предсказания модели позволяющую объяснить предсказания алгоритмов машинного обучения и выявить лучший подход в постановке диагноза Фото ru 123rf com Подробнее на портале Научная Россия ии электроретинография

Разработан новый метод диагностики шизофрении и биполярного расстройства сообщает Университет Джона Гопкинса Метод основан на изучении электрических сигналов которые возникают в трехмерных миниатюрных подобиях мозга пациента и позволяют выявить заболевания с 91 вероятностью Подпишись на ТАСС Наука

На Урале разработали метод диагностики заболеваний с помощью снимков глаз Специалисты Уральского федерального университета предложили метод анализа снимков электроретинограммы основанный на технологиях искусственного интеллекта Новый способ позволяет диагностировать не только заболевания сетчатки глаз но и неврологические расстройства сообщил портал Научная Россия Алгоритм отработан на базе данных реальных людей с заболеваниями и без которую собрала международная группа ученых под руководством профессора Университета Флиндерса Австралия Пола Констебля При этом искусственный интеллект не заменяет специалиста а предоставляет ему инструмент для принятия более точного решения Обычно используют нейронные сети которые вычислительно более сложные требуют гораздо больше данных Наши алгоритмы вычислительно проще соответственно работают быстрее и у них меньше требований к железу И по сути алгоритмы помогут достаточно дешевым и простым способом но при этом с хорошей точностью предварительно проверять и определять вероятность заболеваний подчеркнули разработчики нового метода Большая Азия