Ученые создали графическую модель, позволяющую выполнять совместный анализ нейрофизиоло...
Ученые создали графическую модель, позволяющую выполнять совместный анализ нейрофизиологических и генетических данных для классификации депрессии. «Метод работает следующим образом: на вход мы задаем так называемую обучающую выборку, показываем, где здоровый человек, а где человек с депрессией, загружаем их генотипы и данные ЭЭГ. Машина учится отличать одного от другого. Затем мы создаем тестовую выборку только с генотипами и ЭЭГ, и нейросеть уже должна сама угадать, кто болен, а кто здоров», — рассказал заведующий лабораторией психологической генетики ФИЦ ИЦиГ СО РАН Александр Савостьянов. Точность подхода оказалась существенно выше, чем те архитектуры нейронных сетей, которыми ученые пробовали пользоваться до этого. Если раньше точность распознавания депрессии составляла где-то 86%, то здесь она оказалась выше 96%. Более того, нейросеть давала меньше ложноотрицательных результатов, чем ранее апробированные модели. Фото: ru.123rf.com Подробнее на портале Научная Россия #нейросеть #депрессия