Пример паттернов сна (сонных веретен) в записях ЭЭГ. Иллюстрация предоставлена пресс-службой ННГУ
Программный комплекс позволит врачам получить максимум информации из записей электроэнцефалографии (ЭЭГ) пациентов с подозрением на эпилепсию, спрогнозировать течение болезни и найти персонализированные подходы в ее лечении.
Учёные ННГУ им. Н.И. Лобачевского обучили модели искусственного интеллекта для автоматического обнаружения и анализа сонных веретён в ЭЭГ-записях у здоровых людей и пациентов с эпилепсией. Высокоточный анализ ЭЭГ особенно важен для выявления трудно диагностируемых признаков эпилепсии у детей.
«Согласно медицинским протоколам, пороговые значения ритмов мозга служат сигналами к началу лечения. Но чаще всего эти данные оцениваются фрагментарно и "на глаз". Многочасовые записи ЭЭГ отдельному специалисту сложно проанализировать в полном объёме. Эту работу необходимо автоматизировать, чтобы помочь врачам-эпилептологам и неврологам проводить более субъективный и быстрый анализ», - рассказала автор исследования, старший научный сотрудник лаборатории «Искусственный интеллект в кардио- и нейронауке» ННГУ Татьяна Леванова.
Один из ключевых этапов разработки был посвящён анализу нейросигналов второй фазы сна. Ритмы мозга, фиксируемые в этом состоянии у здоровых людей, называются «сонные веретёна». Они служат биомаркерами важнейших когнитивных процессов, таких как формирование долгосрочной памяти и усвоение новой информации. При эпилепсии характеристики сонных веретён (плотность, частота, длительность) могут нарушаться, и их автоматический анализ может служить важным биомаркером течения болезни при уже установленном диагнозе. Метод нижегородских учёных позволяет описать и проанализировать эти изменения.
«Данные ЭЭГ, на которых мы обучали модели искусственного интеллекта, как и выводы, полученные с помощью прототипа будущего программного комплекса, были верифицированы нашими соавторами - врачами Москвы и Нижнего Новгорода. Сегодня мы продолжаем сбор данных с разными видами эпилептиформной активности для дообучения ИИ и повышения точности его рекомендаций», - сообщила автор исследования, старший научный сотрудник лаборатории «Искусственный интеллект в кардио- и нейронауке» ННГУ Альбина Лебедева.
«Глобальная задача нашего исследования - минимизировать субъективность в оценке данных электроэнцефалографии, упростить разметку эпилептиформной активности и ключевых физиологических паттернов, добиться унифицированного подсчёта таких параметров, как частота, амплитуда и встречаемость. Это позволит принимать взвешенные клинические решения как в отношении диагноза, так и оптимального лечения», - сообщил автор исследования, научный сотрудник лаборатории «Искусственного интеллекта и обработки больших массивов данных» ННГУ, врач-невролог Артём Шарков.
По словам учёных, нейросетевые подходы, предложенные для оценки сонных веретён и фоновой активности мозга, уже могут служить дополнительным инструментом для автоматической диагностики при подозрениях на эпилепсию. Завершается разработка программного обеспечения для тестирования технологии в партнёрских клинических центрах.
Результаты исследования опубликованы в международном журнале Technologies 2025. Работа выполняется нейробиологами, математиками и программистами ННГУ в рамках проекта Центра искусственного интеллекта при поддержке лаборатории «Искусственного интеллекта и обработки больших массивов данных» ИИТММ ННГУ.
В 2025 году авторы исследования стали лауреатами международной университетской премии «Гравитация» за создание первой в России открытой медицинской базы данных размеченных записей ЭЭГ для точной, оперативной и качественной диагностики эпилепсии у взрослых и детей с применением технологий искусственного интеллекта.
Информация и иллюстрация предоставлены пресс-службой ННГУ им. Н.И. Лобачевского
