Уютный сайт о здоровье

  • РУС

Машинное обучение выявило вариативность развития мозга у детей с психическими расстройствами

Машинное обучение выявило вариативность развития мозга у детей с психическими расстройствами

Машинное обучение помогает исследователям Penn Medicine определить размер и форму мозговых сетей у отдельных детей, что может быть полезно для понимания психических расстройств.

В новом исследовании, опубликованном в журнале Neuron, междисциплинарная команда показала, как мозговые сети, уникальные для каждого ребенка, могут предсказывать процесс познания. Исследование, в котором использовались методы машинного обучения для анализа функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) почти 700 детей, подростков и молодых людей, — впервые показало, что функциональная нейроанатомия может сильно различаться у детей, и уточняется в процессе развития.

Читайте также: Машинное обучение может предсказать колоректальный рак

Человеческий мозг имеет структуру складок и гребней на своей поверхности, которые обеспечивают физические ориентиры для нахождения областей мозга. Функциональные сети, которые управляют познанием, давно изучались на людях, выстраивая паттерны активации — программное обеспечение мозга — с аппаратными средствами этих физических ориентиров.

Однако этот процесс предполагает, что функции мозга расположены на одних и тех же зонах у каждого человека. Это справедливо для многих простых мозговых систем, например, двигательная система, управляющая движениями, обычно находится рядом с одной и той же конкретной складкой у каждого человека.

Тем не менее, многочисленные недавние исследования, проведенные на взрослых, показали, что это не относится к более сложным системам мозга, отвечающим за исполнительные функции — совокупности психических процессов, которые включают в себя самоконтроль и внимание. В этих системах функциональные сети не всегда совпадают с физическими ориентирами мозга складок и гребней. Вместо этого у каждого взрослого есть своя конкретная раскладка. До сих пор было неизвестно, как могут измениться такие индивидуальные сети, когда дети вырастут или будут связаны с исполнительной функцией.

Чтобы изучить, как функциональные сети развиваются у детей и поддерживают исполнительную функцию, команда проанализировала большую выборку подростков и молодых людей (693 участника в возрасте от 8 до 23 лет).

Мозг

Эти участники прошли 27 минут сканирования МРТ как часть Филадельфийской Нейроразвивающей Когорты (PNC) — большого исследования, которое финансировалось Национальным Институтом Психического Здоровья. Методы машинного обучения, разработанные лабораторией доктора философии Йонг Фана, доцента по радиологии в Пенне и соавтора статьи, позволили группе составить карту 17 функциональных сетей у отдельных детей, а не полагаться на среднее расположение этих сетей.

Затем исследователи изучили, как эти функциональные сети развивались в подростковом возрасте и были связаны с производительностью на батарее когнитивных тестов. Команда обнаружила, что функциональная нейроанатомия этих сетей уточнялась с возрастом, и позволила исследователям прогнозировать возраст ребенка с высокой степенью точности.

Взятые вместе, эти результаты предлагают новый взгляд на пластичность и разнообразие развития и подчеркивают потенциал для прогресса в персонализированной диагностике и терапии, говорят авторы.

Источник: https://www.pennmedicine.org/news/news-releases/2020/february/machine-learning-identifies-personalized-brain-networks-in-children

Добавить комментарий

Войти через Ваше имя
Пожалуйста, укажите ваше имя
Электронная почта
Пожалуйста, укажите ваш e-mail
Комментарий
Пожалуйста, оставьте комментарий

наверх
Данная информация предоставлена
с ознакомительной целью.
Не занимайтесь самолечением
Яндекс.Метрика
bigmir)net TOP 100