Ученые предложили метод прогнозирования уровня интеллекта детей по МРТ мозга с помощью трехмерных сетей глубинного обучения.
Магниторезонансная томография является распространенным способом получения снимков внутренних органов человека. Исследователи решили изучить возможность использовать полученные таким образом изображения мозга для определения биологического интеллектуального потенциала подростков, независимо от уровня знаний, возраста и пола.
Для этого команда из Сколтеха создала архитектуру трехмерной нейронной сети, которая для повышения точности прогноза применяла к одним и тем же данным сразу несколько математических моделей. Для анализа МРТ с помощью машинного зрения был использован новый ансамблевый метод, который позволяет классифицировать снимки целиком и без потери информации.
В ходе исследования была обнаружена корреляция между уровнем «текучего» интеллекта ребенка и анатомией его мозга. Хотя точность прогнозирования все еще находится ниже желаемого уровня, но разработанные модели открывают новые аспекты развития детей.
Технологии машинного обучения также позволяют выявлять признаки заболевания детей, на которые даже врачи могут не обратить внимание. Например, недавно исследователи разработали приложение для телефона, которое анализирует фотографий для поиска ранних признаков заболеваний глаз.
текст: Илья Бауэр, фото: Сколтех, ehealthquotes
