Ученые разработали новый алгоритм определения степени энтропии, который помог распознать сигналы болезни Альцгеймера с точностью более 70%

Исследователи из Петрозаводского государственного университета совместно с зарубежными коллегами разработали новый метод, который использует нейронную сеть для определения специального типа энтропии — энтропии NNetEn (Neural Network Entropy — энтропия на нейронной сети).

Нейронная сеть обучается на временных рядах — последовательностях чисел или случайных величин, которые меняются во времени. Ученые использовали базу данных MNIST, состоящую из рукописных цифр от 0 до 9, для обучения нейросети, которая преобразовывала цифры во временные ряды и вычисляла их энтропию NNetEn. Этот алгоритм был применён к другим типам данных, например, к электроэнцефалограммам больных Альцгеймером.

Учёные взяли готовую базу данных 65 пациентов, 29 из которых были здоровыми, а 36 — с болезнью Альцгеймера. Задача нейронной сети была разделить эти две группы по величине энтропии NNetEn. Оказалось, что одной энтропии NNetEn недостаточно для точной классификации, поэтому ученые использовали комбинацию разных типов энтропий. После этого точность классификации повысилась до 73%.

Это означает, что новая энтропия NNetEn дает синергетический эффект в сочетании с другими энтропиями и может быть полезна для выявления ранних признаков болезни Альцгеймера. Кроме того, каждый исследователь может легко применить алгоритм к своим собственным данным, поскольку нейросеть находится в открытом доступе.

Источник: vk.com

Комментарии: