Подписаться на новости
  • Сенатор
  • ООО "Ай Вао"
  • zdravomyslie
  • bio-mol-tekst-2021
  • Save Sci-Hub

Чем вызваны нарушения походки?

Машинное обучение помогает выявлять проблемы с походкой у людей с рассеянным склерозом

Анна Юдина, «Научная Россия»

Ученые используют машинное обучение, чтобы понять, какие проблемы связаны с рассеянным склерозом, а какие обусловлены другими возрастными заболеваниями, сообщает пресс-релиз University of Illinois at Urbana-Champaign Machine learning helps spot gait problems in individuals with multiple sclerosis.

Статья Kaur et al. Predicting Multiple Sclerosis from Gait Dynamics Using an Instrumented Treadmill – A Machine Learning Approach опубликована в журнале IEEE Transactions on Biomedical Engineering – ВМ.

Мониторинг прогрессирования проблем с походкой, связанных с рассеянным склерозом, может быть сложной задачей у взрослых старше 50 лет, потому что клиницист должен различать проблемы, связанные с рассеянным склерозом, и другими возрастными изменениями. Теперь исследователи объединяют данные о походке и машинное обучение, чтобы усовершенствовать инструменты, используемые для мониторинга и прогнозирования прогрессирования заболевания.

Новое исследование этого подхода, проведенное аспирантом Университета Иллинойса в Урбане Шампейн Рахнитом Кауром, профессором кинезиологии и общественного здравоохранения Мануэлем Эрнандесом и профессором промышленной и предпринимательской инженерии и математики Ричардом Соуэрсом.

Рассеянный склероз может проявляться по-разному у примерно 2 миллионов человек во всем мире, и проблемы с ходьбой являются обычным симптомом. По данным исследования, около половины пациентов нуждаются в помощи при ходьбе в течение 15 лет после начала заболевания.

«Мы хотели понять взаимосвязь между старением и сопутствующими изменениями, связанными с РС, и узнать, можем ли мы также различать эти два явления у пожилых людей с РС, – сказал Эрнандес. – Методы машинного обучения, кажется, особенно хорошо работают при обнаружении сложных скрытых изменений. Мы предположили, что эти методы анализа также могут быть полезны для прогнозирования внезапных изменений походки у людей с РС».

Используя инструментальную беговую дорожку, команда собрала данные о походке – нормализованные по размеру тела и демографическим характеристикам – от 20 взрослых с РС и 20 пожилых людей без РС, соответствующих возрасту, весу, росту и полу. Участники шли в удобном темпе до 75 секунд, в то время как специализированное программное обеспечение фиксировало события походки, соответствующие силы реакции земли и положения центра давления во время каждой прогулки. Команда извлекла характерные пространственные, временные и кинетические особенности каждого участника в их шагах, чтобы изучить вариации походки во время каждого испытания.

Изменения в различных характеристиках походки, в том числе в функции данных, называемой диаграммой бабочки, помогли команде обнаружить различия в образцах походки между участниками. Диаграмма получила свое название от кривой в форме бабочки, созданной из повторяющейся траектории центра давления для нескольких непрерывных шагов во время ходьбы субъекта, и связана с критическими неврологическими функциями, говорится в исследовании.

«Мы изучаем эффективность системы машинного обучения, основанной на динамике походки, чтобы классифицировать шаги пожилых людей с РС от здорового контроля до обобщения для различных задач ходьбы и новых предметов, – сказал Каур. – Предлагаемая методология является шагом вперед на пути к разработке оценочного маркера для медицинских работников, позволяющего прогнозировать пожилых людей с РС, у которых в ближайшем будущем вероятно ухудшение симптомов».

По словам Сауэрса, в будущих исследованиях можно будет провести более тщательные исследования, чтобы справиться с проблемой небольшого размера когорты исследования.

«Биомеханические системы, такие как ходьба, плохо смоделированы, что затрудняет выявление проблем в клинических условиях, – сказал Сауэрс. – В этом исследовании мы пытаемся сделать выводы из наборов данных, которые включают множество измерений каждого человека, но небольшое количество людей. Результаты этого исследования значительно продвинулись в области клинических стратегий прогнозирования заболеваний на основе машинного обучения».

Портал «Вечная молодость» http://vechnayamolodost.ru


Читать статьи по темам:

рассеянный склероз диагностика компьютеры Версия для печати
Ошибка в тексте?
Выдели ее и нажми ctrl + enter
назад

Читать также:

Биолюминесцентный анализ

Сибирские ученые предложили быстрый и недорогой способ выявления рассеянного склероза.

читать

Диагностика рассеянного склероза

Биомаркер рассеянного склероза показал многообещающие результаты в тестировании как на людях, так и на животных.

читать

Ранняя диагностика рассеянного склероза

Ученые из Мюнхенского технического университета выяснили, что развитие рассеянного склероза можно предсказать по анализу крови за несколько лет до появления первых симптомов заболевания.

читать

Рассеянный склероз диагностируют по антителам

Когда аптамер РНК, к которому присоединена молекула светящегося белка обелина, встречается с типичным для рассеянного склероза антителом, белок активируется и испускает квант света.

читать

Главное – начать вовремя

Лечение препаратом, восстанавливающим миелиновую оболочку, улучшило зрение мышей с рассеянным склерозом.

читать

Защита для миелина

Молекулярные «имитаторы» гормонов щитовидной железы – потенциальные лекарства от рассеянного склероза.

читать