Разработан двухэтапный алгоритм для выявления эпилепсии на основе анализа ЭЭГ

Ученые из Балтийского федерального университета им. Иммануила Канта, Национального медико-хирургического центра им. Н.И. Пирогова и ООО «Иммерсмед» предложили новый автоматизированный метод для диагностики эпилепсии с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ). Объединяя два подхода, они создали двухкомпонентную систему, способную точно выявлять эпилептические приступы. Результаты исследования, поддержанного грантом Президентской программы Российского научного фонда, опубликованы в журнале IEEE Access.

На первом этапе система использует алгоритм-классификатор, который определяет на записях ЭЭГ сигналы, выходящие за рамки нормальной мозговой активности. Эти аномалии могут быть как эпилептическими приступами, так и ложными сигналами, например, шумами или сонными веретенами. Классификатор отмечает все подозрительные участки, но на этом этапе возможны ложноположительные результаты.

Во второй фазе нейронная сеть сверточного типа подключается к анализу разметки, идентифицируя истинные эпилептические сигналы. Она работает аналогично врачу, анализируя сигналы и спектры для поиска характерных паттернов эпилептических припадков.

Тестирование системы проводилось на записях ЭЭГ 83 пациентов с эпилепсией, как во время приступов, так и в спокойном состоянии. Результаты показали, что чувствительность классификатора и нейросети по отдельности достигала 90 и 96% соответственно, однако точность была низкой — всего 12-13%. При использовании двухэтапного подхода чувствительность составила 84%, но точность значительно возросла до 57%, благодаря уменьшению ложных срабатываний.

По словам руководителя проекта, Александра Храмова, созданная система существенно снизит нагрузку на врачей-эпилептологов, ускорив процесс диагностики. В настоящее время метод реализуется в виде онлайнового медицинского сервиса и может быть внедрен в медицинские центры по всей России.