https://ria.ru/20220726/epilepsiya-1804931211.html
Российские ученые научили нейросеть предсказывать приступы эпилепсии
Российские ученые научили нейросеть предсказывать приступы эпилепсии - РИА Новости, 26.07.2022
Российские ученые научили нейросеть предсказывать приступы эпилепсии
Специалисты из университета Иннополис обучили нейросеть прогнозировать приступы эпилепсии, усовершенствованный метод сократил количество ложных предсказаний... РИА Новости, 26.07.2022
2022-07-26T08:30
2022-07-26T08:30
2022-07-26T08:30
наука
технологии
россия
https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/0c/18/1765305723_0:0:3640:2048_1920x0_80_0_0_e87bbe5eea37d83e8d122323e4ae4796.jpg
МОСКВА, 26 июл - РИА Новости. Специалисты из университета Иннополис обучили нейросеть прогнозировать приступы эпилепсии, усовершенствованный метод сократил количество ложных предсказаний приступов в четыре раза, рассказали РИА Новости в пресс-службе Университета Иннополис."Нейробиологи из Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Центра компетенций НТИ по направлению "Технологии компонентов и робототехники" на базе Университета Иннополис с помощью алгоритма машинного обучения разработали эффективный способ прогнозирования приступов эпилепсии", - говорится в сообщении.Специалисты также отметили, что в основу нового метода предсказания приступов эпилепсии легли прошлые наработки учёных, а также алгоритм машинного обучения. В том числе усовершенствованный метод предсказания сократил количество ложных предсказаний приступов в 4 раза с помощью машинного обучения.По словам профессора Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Университета Иннополис Владимира Максименко, уникальность разработанной системы заключается в принципе формирования обучающей выборки для нейросети. Он добавил, что для классификатора были поданы результаты нейронной активности, которые включали как корректные, так и ложные предсказания предыдущего алгоритма. На основе этого искусственный интеллект научился исправлять ошибки предыдущего алгоритма и стал более эффективным."Полученные во время этого исследования результаты - это шаг на нашем пути к созданию антиэпилептических систем для человека. В настоящий момент коллеги получают разрешение от этической комиссии для начала экспериментальных исследований на пациентах", - отметил Максименко.
https://ria.ru/20220720/lekarstvo-1803614511.html
https://ria.ru/20220719/nanochip-1803357991.html
россия
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
2022
Новости
ru-RU
https://ria.ru/docs/about/copyright.html
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
РИА Новости
internet-group@rian.ru
7 495 645-6601
ФГУП МИА «Россия сегодня»
https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/
технологии, россия
Наука, Технологии, Россия
Российские ученые научили нейросеть предсказывать приступы эпилепсии
Иннополис: российские ученые научили нейросеть предсказывать приступы эпилепсии
МОСКВА, 26 июл - РИА Новости. Специалисты из университета Иннополис обучили нейросеть прогнозировать приступы эпилепсии, усовершенствованный метод сократил количество ложных предсказаний приступов в четыре раза, рассказали РИА Новости в пресс-службе Университета Иннополис.
"Нейробиологи из Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Центра компетенций НТИ по направлению "Технологии компонентов и робототехники" на базе Университета Иннополис с помощью алгоритма машинного обучения разработали эффективный способ прогнозирования приступов эпилепсии", - говорится в сообщении.
Специалисты также отметили, что в основу нового метода предсказания приступов эпилепсии легли прошлые наработки учёных, а также алгоритм машинного обучения. В том числе усовершенствованный метод предсказания сократил количество ложных предсказаний приступов в 4 раза с помощью машинного обучения.
По словам профессора Лаборатории нейронауки и когнитивных технологий Университета Иннополис Владимира Максименко, уникальность разработанной системы заключается в принципе формирования обучающей выборки для нейросети. Он добавил, что для классификатора были поданы результаты нейронной активности, которые включали как корректные, так и ложные предсказания предыдущего алгоритма. На основе этого искусственный интеллект научился исправлять ошибки предыдущего алгоритма и стал более эффективным.
"Полученные во время этого исследования результаты - это шаг на нашем пути к созданию антиэпилептических систем для человека. В настоящий момент коллеги получают разрешение от этической комиссии для начала экспериментальных исследований на пациентах", - отметил Максименко.
