Исследователи Сколтеха, их коллеги из ВШЭ и Йоркского университета в Канаде представили обширный датасет показателей, полученных из ультразвуковых снимков трех основных артерий, снабжающих кровью мозг. Результаты работы помогут повысить эффективность УЗИ. Статья была опубликована в журнале PLOS One.
Датасет — это набор очищенных данных, который может использоваться для машинного обучения. Обучаясь на основе датасета, модель Machine Learning сможет решать реальные задачи.
Авторы исследования продемонстрировали, что по датасету показателей, который они представили, можно делать осмысленные прогнозы: ученые обучили модель машинного обучения определять возраст ребенка на основании показателей УЗИ.
Ультразвуковое исследование — медицинская процедура, которая широко применяется, например, при ведении беременности, но УЗИ артерий кровоснабжения мозга — довольно редкая диагностика. Ее не проводят без специфических медицинских показаний, тем более в детском возрасте. Это увеличивает ценность представленного датасета.
Всего в выборке участвовал 821 человек, большинство из которых — ученики обычных школ. В этом заключается еще одна особенность датасета, поскольку ранее обычные дети не исследовались: использовались данные или других возрастные групп, или детей с разными диагнозами. Научный коллектив считает, что новые данные пригодятся не только врачам — в качестве ориентира для справки, но и исследователям детского развития.
«УЗИ чаще делают во взрослом и пожилом возрасте, а те исследования детей, что есть, в основном касаются пациентов с нарушениями развития нервной системы. Наша же работа рассматривает фундаментальные вопросы различий между возрастными группами, гендерами, двумя полушариями и разными артериями. Если говорить конкретнее, мы смотрим с ракурса нейропсихического развития детей, которое в конечном счете может быть связано с успешностью их деятельности, например с оценками в школе», — отметила Мари Арсалиду, первый автор исследования, доцент НИУ ВШЭ и адъюнкт-профессор Йоркского университета.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
