يعتبر مرض الزهايمر اليوم من أكثر الأمراض غدرا ، ومن الصعب جدا (ومكلف) توقع حدوثه. على الرغم من أن المرض الذي تم تطويره بالفعل لا يمكن إيقافه ، فهناك دليل على أن الكشف المبكر يساعد على إبطاء أو إيقاف مرض الزهايمر وتدهور الدماغ. لذلك ، فإن البحث عن طريقة موثوقة لتحديد خطر الإصابة بمرض ما يشغل عقول الباحثين.
مع تقدم العمر في الجسم البشري ، لا بد من ضعف الإدراك. مع التقدم في العمر ، يصبح الناس أكثر نسيانًا ، وغالبًا ما يفقدون قطار أفكارهم ويجدون صعوبة في اتخاذ القرارات أو أداء المهام التي لم تسبب صعوبات في السابق. يطلق الأطباء على هذا الضعف الإدراكي المعتدل. يؤثر على معظم الناس عندما يكبرون.
يصاب العديد من الأشخاص الذين يعانون من ضعف إدراكي معتدل بشكل أكثر حدة - مرض الزهايمر. يفقد الشخص المفردات ، وغالبًا ما يستخدم بدائل غير صحيحة للكلمات ، ويتوقف عن التعرف على الأقارب المقربين ، ويفقد مهارات الرعاية الذاتية الأساسية ، ويصبح في النهاية معتمدًا تمامًا على الأشخاص الآخرين الذين يساعدونه. يموت معظم الأشخاص الذين يعانون من هذا التشخيص في غضون بضع سنوات بعد اكتشاف مرض الزهايمر.
ومن المثير للاهتمام أن هذا السيناريو لا ينتظر جميع الأشخاص الذين يعانون من ضعف إدراكي معتدل. بمرور الوقت ، قد لا تسوء حالة المريض ، بل تتحسن في بعض الحالات. لذلك ، يرغب الأطباء في إيجاد طرق لتحديد أولئك الذين هم أكثر عرضة للإصابة بمرض الزهايمر.
اقترح علماء كوريا الجنوبية استخدام التعلم العميق لهذا الغرض. يمكن للتكنولوجيا التي طوروها تحديد الأشخاص الذين قد يعانون من مرض الزهايمر في السنوات الثلاث المقبلة.
تتعلم الشبكة العصبية العميقة التعرف على الآثار الفريدة للمرض في صور
التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني للدماغ (PET). من المعروف أن مرض الزهايمر يتميز بنمو غير مرغوب فيه للكتل البروتينية يسمى لويحات الأميلويد ، والتمثيل الغذائي البطيء للدماغ ، والذي يقاس بمعدل استخدام الدماغ للجلوكوز.
يمكن لأنواع معينة من فحوصات التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني اكتشاف علامات كلتا الحالتين ، وبالتالي يمكن استخدامها للكشف عن ضعف إدراكي معتدل لدى الأشخاص مما سيؤدي في نهاية المطاف إلى تطور مرض الزهايمر.
من الناحية النظرية ، يبدو الأمر مشجعًا للغاية ، ولكن من الناحية العملية من الصعب جدًا تفسير الصور الناتجة. اكتشف الباحثون علامة أو اثنتين من العلامات الساطعة التي يمكن أن يجدها الأشخاص المدربون خصيصًا ، لكن هذه الطريقة تستغرق وقتًا طويلًا وليست محصنة ضد الأخطاء. لذلك ، قرر العلماء الكوريون استبدال الناس بشبكة عصبية عميقة.
في السنوات الأخيرة ، أنشأ باحثو مرض الزهايمر في جميع أنحاء العالم قاعدة بيانات لصور الدماغ للمرضى الذين يعانون من مرض الزهايمر أو بدونه. واستخدم الزملاء الكوريون الجنوبيون مجموعة البيانات هذه لتدريب شبكة عصبية تلافيفية للتعرف على الاختلاف بينهم.
(أ) - يتم تطبيق بنية الشبكة العصبية التلافيفية على صورتين PET مصنوعة باستخدام التماثلية البيولوجية للجلوكوز -
فلوروكسيديوكليوكوز و
florbetapira - المواد التي
تعطى للمريض لتشخيص مرض الزهايمر. يمكن استخلاص كل وظيفة طبقة باستخدام وظيفة الالتفاف والتفعيل ثلاثية الأبعاد (ReLU). تعطي التلافيف متعددة الطبقات ناتجًا أحادي البعد ، والطبقة الأخيرة لها عقدتان تتوافقان مع مرض الزهايمر (AD) وحالة الدماغ الطبيعية (NC).
(ب) - تم تدريب الشبكة العصبية العميقة وفقًا لبيانات PET من المرضى الأصحاء والمرضى. استخدم الباحثون فحصًا متقاطعًا بعشرة أضعاف. بعد التدريب ، تم استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر للتصنيف بين ضعف إدراكي معتدل (MCI) أو تحويل المرض أو عدم التحول. قام الباحثون بتقييم دقة التشخيص للمرضى الذين يعانون من اضطراب يمكن أن يؤدي إلى المرض. بالإضافة إلى ذلك ، أجرى العلماء أيضًا تحليل أداء جهاز الاستقبال (ROC).
تتألف مجموعة البيانات من صور دماغية لـ 182 شخصًا أعمارهم 70 عامًا مع دماغ سليم و 139 صورة دماغية لأشخاص من نفس العمر تقريبًا تم تشخيصهم بمرض الزهايمر. ونتيجة لذلك ، تمكنت منظمة العفو الدولية من التعرف على الفرق بين الدماغ السليم والمريض بدقة 90٪.
بالإضافة إلى ذلك ، استخدم الباحثون أجهزتهم لتحليل مجموعة بيانات أخرى ، والتي تتكون من مسح الدماغ لـ 181 شخصًا تتراوح أعمارهم بين 70 عامًا يعانون من ضعف إدراكي معتدل ، 79 منهم تعرضوا لمرض الزهايمر لمدة ثلاث سنوات. كانت المهمة التي حددها العلماء هي تحديد هؤلاء الأشخاص الأكثر عرضة لظروف أسوأ.
وفقًا لنتائج التجربة ، حددت منظمة العفو الدولية أولئك المعرضين لخطر الإصابة بمرض الزهايمر بدقة 81٪. هذه النتيجة أعلى بكثير من تلك التي قدمها الأطباء الذين يحللون الصور بصريًا.
بشكل عام ، تعد تقنية العلماء الكوريين مجرد مثال واحد على الاستخدام المتزايد للتعلم العميق والرؤية الآلية في التشخيص الطبي. تشير البيانات المتاحة إلى أن الآلات يمكنها تحديد الظروف الصعبة في وقت أبكر وأكثر دقة من الأشخاص.
دوى:
arXiv: 1704.06033