Узнать о болезни на ранних стадиях очень сложно, но опыты петербургских ученых на мышах показали, что их методика эффективно помогает ставить корректный диагноз. Новый подход в перспективе может использоваться в качестве дополнительного инструмента для диагностики нейродегенеративных заболеваний у людей.
По данным Всемирной организации здравоохранения, в мире более 50 млн человек страдают старческой деменцией, из них две трети приходится на болезнь Альцгеймера. Это заболевание вызывает потерю, в первую очередь краткосрочной, памяти. В России этот недуг диагностирован у одного миллиона человек. При этом врачи утверждают, что выявить болезнь Альцгеймера на ранних стадиях проблематично.
Но есть ряд факторов, который косвенно может свидетельствовать о появлении нейродегенеративных заболеваний. Одни из них: постепенные нарушения походки и осанки. Эти изменения могут быть практически незаметны для глаза врача. И выявить их без специальных приборов очень трудозатратная задача с высокой вероятностью ошибки в выявлении диагноза.
«Мы предложили подход для анализа поведения животных на видеозаписях, позволяющий оперативно выявлять различные нарушения походки, которые характерны для нейродегенеративных заболеваний. Эксперименты на мышах показали высокую эффективность предложенной методики», — рассказал профессор кафедры радиотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Михаил Богачев.
Исследования проводились на лабораторных мышах, подверженных болезни Альцгеймера. Для распознавания движений грызунов ученые применили методы анализа потокового видео на основе технологий глубокого машинного обучения — эти инструменты значительно более точные по сравнению с традиционными подходами компьютерного зрения.
На основе собранных данных ученые анализировали траектории движения животных и даже их отдельных частей (морды, лап, хвоста и проч.). Затем они оценили характеристики траекторий движения объектов. И на основе данных методов математическую модель, которая позволяет оперативно и детально реконструировать траекторию движения грызунов, а затем с ее помощью выявлять практически незаметные поведенческие отклонения от нормы, которые могут указать на проявления симптомов болезни Альцгеймера.
«Предложенный метод автоматизированного анализа движения может использоваться в биологии в качестве рабочего инструмента для оперативного выявления различных нарушений походки и поведенческих аспектов у животных. Мы также считаем, что в перспективе предложенные математические модели благодаря своей универсальности могут использоваться, как дополнительный инструмент для диагностики нейродегенеративных заболеваний у человека», — добавил Богачев.
Комментарии (0)