Ученые разрабатывают технологию диагностики депрессии

МЕНЮ


Новости ИИ
Поиск

ТЕМЫ


Big data
Беспилотные автомобили
БПЛА
генетические алгоритмы
Головной мозг
городские сумасшедшие
дополнительная реальность
ИИ в медицине
ИИ проекты
интернет вещей
искусственный интеллект
ИТ-гиганты
квантовые компьютеры
кибербезопасность
Кластеризация
Машинное обучение
Методы научного исследования
наука и образование
нейронные процессоры
нейронные сети
Нейронные сети: искусственные
Нейронные сети: реализация
новости ит
облачные вычисления
Поведение животных
Поисковые алгоритмы. Ранжирование
Психология
Работа памяти
Разработка ПО
распознавание образов
Распознавание речи
робототехника
Семинары
суперкомпьютеры
Теория эволюции
техническое зрение
Трансгуманизм
Угроза искусственного интеллекта
Чат-боты

АРХИВ


Апрель 2017
Март 2017
Февраль 2017
Январь 2017
Декабрь 2016
Ноябрь 2016
Октябрь 2016
Сентябрь 2016
Август 2016
Июль 2016
Июнь 2016
Май 2016
Апрель 2016
Март 2016
Февраль 2016
Январь 2016
0000

RSS


RSS новости
свиной грипп

Новостная лента форума ailab.ru

2017-04-19 16:14

Головной мозг

В настоящее время депрессию диагностируют на основании выражения лица и рассказах о своих чувствах. Люди с депрессией, как правило, описывают свою тоску или говорят, что не могут пользоваться вещами, к которым привыкли. Но во многих случаях они на самом деле не понимают, что их поведение может в итоге привести к клинической депрессии.

Такие случаи представляют собой важную проблему, потому что невылеченная депрессия радикально повышает риск суицида. В настоящее время трудно помочь людям, которые не могут или не желают общаться о своих проблемах, поскольку нет никаких биологических маркеров для определения депрессии. Но теперь ученым удалось выявить области мозга, реагирующие на депрессию, таким образом давая надежду на то, что вскоре можно будет использовать сканирование мозга для диагностики этого состояния.

Депрессия считалась болезнью на протяжении веков и изначально называлось меланхолией, тогда лекари считали, что ее вызывает переизбыток «черной желчи». Теперь мы признаем, что существует генетические факторы, а также факторов окружающей среды, которые увеличивают риск развития депрессии. Например, она чаще бывает у тех, кто в детстве страдал от жестокого обращения. Кроме того, ученые начали идентифицировать гены, которые связаны с развитием депрессии.

Существует несколько физических симптомов депрессии, в том числе снижение аппетита и потеря веса. Но беда в том, что они могут быть вызваны различными факторами. Кроме того, у некоторых людей депрессия вызывает не снижение аппетита, а, наоборот, его повышение. Проблемы со сном при депрессии являются обычным явлением. Многие люди просыпаются среди ночи, а потом не могут уснуть. Другие же начинают спать больше, чем обычно. Дополнительные симптомы включают в себя потерю интереса к хобби, снижение либидо, отсутствие энергии.

Ученые определили у людей, страдающих депрессией, повсеместное сокращение ткани мозга, известной как серое вещество, в лимбической доле, отвечающей за эмоции и мотивацию, и префронтальной области, участвующей в планировании комплексного когнитивного поведения и принятия решений.

Исследователи определили общий для большинства страдающих депрессией пациентов шаблон особенностей мозга и сравнили его с общим для здоровых людей шаблоном. Для проведения анализа ученые использовали самообучающийся искусственный интеллект, который с помощью специальных алгоритмов может определять закономерности в данных, изучать получаемые модели и делать прогнозы о новых наборах данных.

Ученые обнаружили, что существует разветвленная сеть участков мозга, которые включают в себя конкретные вариации плотности серого и белого вещества у пациентов с депрессией. Они простираются от префронтальной области мозга в теменных долях, которые отвечают за обработку сенсорной информации, до затылочных, которые участвуют в визуальной обработки, и мозжечка. Таким образом, ученые получили карту мозга человека, страдающего депрессией, на основании которой уже сейчас можно делать выводы о состоянии пациента, однако для широкого применения она не подходит из-за невысокой точности и сложности анализа. Ученые намерены продолжать исследования для того, чтобы улучшить свою методику.