Istraživački tim predvođen prof. Džan Jangom sa Šenžen instituta za naprednu tehnologiju (SIAT) Kineske akademije nauka, nedavno je predstavio novi nenadgledani model dvostrukog toka zasnovan na adaptivnoj konvoluciji grafa za predviđanje zona početka napada kod pacijenata sa epilepsijom. Studija je objavljena u Neuroimage.
Epilepsija je hronični poremećaj mozga. Jedan oblik ovog poremećaja je refraktorna epilepsija koju karakterišu uporni napadi otporni na lekove, koji često zahtevaju operaciju mozga za uklanjanje zone epileptičnog početka. U trenutnoj kliničkoj praksi, hirurške odluke se u velikoj meri oslanjaju na praćenje stereoelektroencefalografije (SEEG) tokom epizoda napada, čime se zanemaruju vredni podaci iz stanja mirovanja i spavanja. Tehnika kortikalno-kortikalnog evociranog potencijala (CCEP), efikasna u merenju sinaptičkih veza između regiona mozga, takođe se nedovoljno koristi u lokalizaciji napada.
Da bi odgovorili na kliničke izazove, istraživači su sproveli personalizovane analize SEEG (stanja spavanja, odmora i napadaja) i CCEP skupova podataka za svakog pacijenta i konstruisali dual-stream model duboke mreže zasnovan na podacima. Ovaj pristup zaobilazi složenost označavanja podataka tradicionalnim formulacijama za mašinsko učenje, pružajući specifične za pacijenta, personalizovane rezultate za lokalizaciju fokusa epilepsije.
Predloženi model je apstrahovao mozak u mrežu atributa grafa, tretirajući svaki region mozga kao čvor, a efektivne veze između oblasti kao ivice. Intrakranijalni EEG snimci su korišćeni za izgradnju karakteristika čvorova, dok je CCEP korišćen za uspostavljanje topoloških odnosa veze. Ekstrakcija karakteristika vremenskih frekvencija i autoenkoder bez nadzora, smanjene su dimenzije karakteristika. Mreža adaptivne konvolucije grafa je zatim agregirala karakteristike susednih čvorova, na kraju klasifikujući lokaciju epileptičnih regiona mozga.
Pored toga, istraživači su se udubili u dinamiku mreže na nivou grupe i ispitali karakteristike mreže između klasifikovanih epileptičkih i neepileptičkih područja mozga. Rezultati su pokazali da dispariteti moždane mreže među različitim tipovima epilepsije (epilepsija frontalnog režnja, epilepsija temporalnog režnja, epilepsija parijetalnog režnja), usklađeni sa kliničkim zapažanjima.
„Ova studija autonomno određuje zone početka napada na osnovu SEEG podataka pojedinačnih pacijenata, pružajući precizniji i personalizovaniji pristup lečenju pacijenata sa refraktornom epilepsijom“, rekao je prof. Zhan.
