![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Ученые КФУ предложили перспективный подход к диагностике нарушений походки животных |
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2023-05-24 14:00
Математические модели могут быть полезны в качестве эффективного инструмента в клинической диагностике различных патологических состояний нервной системы, сопровождающихся двигательными расстройствами. Ученые Казанского федерального университета осуществили видео-безмаркерное отслеживание и мультимасштабный анализ активности опорно-двигательного аппарата мыши на открытой арене: перспективный подход к количественной оценке сложных нарушений походки, связанных с болезнью Альцгеймера. В исследовании приняли участие заведующий кафедрой генетики Института фундаментальной медицины и биологии Казанского федерального университета Айрат Каюмов, ведущий научный сотрудник НИЛ OpenLab «Генные и клеточные технологии» Яна Мухамедшина, старший научныйсотрудник той же лаборатории Татьяна Агеева, лаборант-исследователь Эльдар Давлетшин. Также участие в проекте приняли ученые из Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ», Института органической и физической химии им. А.Е. Арбузова. Результаты научной работы были опубликованы в Frontiersin Neuroinformatics. Сложные нарушения походки представляют собой одно из ярких проявлений различных нейрофизиологических состояний, в том числе широко распространенных нейродегенеративных заболеваний, таких как болезни Альцгеймера и Паркинсона. Таким образом, инструментальные методы измерения и автоматический компьютеризированный анализ представляются необходимыми для дифференциальной диагностики, а также для оценки эффективности лечения от экспериментальных моделей животных до клинических случаев. Команда научной группы «Молекулярные и клеточные механизмы нейрорегенерации» (руководитель Яна Мухамедшина) совместно с коллегами из Института органической и физической химии им. А.Е. Арбузова (руководитель Константин Петров) активно работают с животной моделью болезни Альцгеймера.
Безмаркерный инструментальный подход – это метод анализа движения животных без использования маркеров или датчиков.
При данном подходе ведется анализ видеозаписей движений животных в манеже открытого поля с прозрачным полом с использованием компьютеризированной методики. Распознавание траекторий движения отдельных частей тела животных реализовано с использованием современных нейросетевых алгоритмов глубокого машинного обучения. В дальнейшем на основании результатов определения траекторий выполняется идентификация динамической модели походки.
Математические модели, применяемые в исследовании, могут быть полезны в качестве дополнительного инструмента в клинической диагностике различных патологических состояний нервной системы, сопровождающихся двигательными расстройствами. Значительный контингент больных, нуждающихся в проведении активной реабилитации, – это больные неврологической, нейромышечной патологией различного генеза и другими заболеваниями центральной и периферической нервной системы. Данные заболевания могут быть объединены по одному общему признаку – наличию патологии движений. Такие локомоции, как ходьба, стояние, возможность производить контролируемые движения в суставах верхних и нижних конечностей, в конечном счете определяют трудоспособность. Однако двигательная патология практически не может быть реально определена физическим обследованием пациента с помощью органов чувств или рутинными инструментальными методами. Для этого необходимы современные стандартизированные подходы, основанные на математических алгоритмах.
Работа осуществлялась в рамках госзадания Минобрнауки России. Автор: Руфина Гималетдинова, фото: Анна Тимофеева Источник: news.myseldon.com Комментарии: |
|