Осуществленный с помощью технологии машинного обучения анализ ФМРТ-снимков головного мозга, сделанных в состоянии покоя, позволил выявить новый «паттерн активности» мозга, связанный с депрессией.

Группа исследователей из Киото (Япония) осуществила анализ ФМРТ-данных, собранных при сканировании мозга 713 человек, из которых 149 страдали большим депрессивным расстройством (БДР). Важность исследования состоит в том, что сканирование мозга осуществлялось в четырех различных медицинских учреждениях с использованием разных протоколов, а не в идеальных условиях с заранее установленным единым протоколом.

Характерную для депрессии картину соединений частей мозга, выявленную с помощью машинного обучения, перепроверили, проанализировав новый набор данных – собранных при сканировании мозга другой группы людей (521 человек). Методика позволила «диагностировать» депрессию в этой новой группе с точностью 70%.

Возможно, результаты исследования помогут выявить паттерны активности, возникающие в мозге при разных подтипах депрессии. Отчет об исследовании опубликован в открытом доступе по свободной лицензии Creative Commons в журнале PLOS Biology (“Generalizable brain network markers of major depressive disorder across multiple imaging sites“) #МашинноеОбучение #ИскусственныйИнтеллект #Депрессия #Нейробиология #Психиатрия #Нейрофизиология #ФМРТ #МРТ
https://medicalxpress.com/news/2020-12-machine-brain-network-signature-major.html