Sztuczna inteligencja "widzi" szum w uszach
Sztuczna inteligencja, która potrafi zdiagnozować szum w uszach na podstawie badania obrazowego mózgu, a nie subiektywnych testów, może poprawić wyniki leczenia tej dolegliwości - informuje pismo “PLoS One”.
Przewlekły szum w uszach pojawia się u około 15 proc. dorosłych. Jest zwykle diagnozowany na podstawie tego, jak opisuje go pacjent, testu słuchu lub subiektywnego kwestionariusza.
Dr Mehrnaz Shoushtarian z Instytutu Bioniki w Melbourne w Australii i jej współpracownicy opracowali algorytm, który może wykryć, czy dana osoba cierpi na szum w uszach, a także jakie jest jego nasilenie.
Jak wyjaśnia dr Shoushtarian, wiele wizualno-słuchowych ścieżek neuronowych oddziałuje na siebie, zarówno u osób z upośledzeniem słuchu, jak i bez niego. Wcześniejsze badania wykazały, że osoby z szumami usznymi mają zmniejszoną aktywność części płata potylicznego mózgu zwanej klinkiem. Ten region mózgu odpowiada za przetwarzanie obrazu.
Naukowcy zastosowali nieinwazyjną technikę neuroobrazowania znaną jako funkcjonalna spektroskopia w bliskiej podczerwieni (fNIRS) na 25 osobach z przewlekłym szumem usznym i 21 osobach bez tego schorzenia. Technika fNIRS wykorzystuje światło podczerwone do pomiaru przepływu krwi i poziomu tlenu w niektórych obszarach mózgu, co pozwala ocenić ich aktywność.
Pomiar sygnałów fNIRS przeprowadzany był w czasie, gdy uczestnikom badań prezentowano zarówno bodźce wizualne, jak i słuchowe: wyświetlanie okrągłych szachownic i 15-sekundowe nagrania hałasu.
Osoby z szumami usznymi zostały poproszone o ocenę, jak głośne i irytujące były te szumy. Wyniki zostały porównane z wzorcami aktywności mózgu opartymi na sygnałach fNIRS.
Okazało się, że osoby z bardziej nasilonymi szumami usznymi miały wyższy poziom połączeń w tle pomiędzy niektórymi regionami mózgu. U osób z głośniejszym szumem w uszach reakcje mózgu na bodźce wzrokowe i słuchowe były znacznie zmniejszone. Zespół uważa, że dzieje się tak, ponieważ zwiększona aktywność neuronalna w tle u osób z szumami usznymi wpływa na zdolność mózgu do reakcji.
Następnie naukowcy wytrenowali algorytm sztucznej inteligencji w interpretacji wyników fNIRS i nasilenia szumów usznych. Sztuczna inteligencja potrafiła wykryć obecność szumów usznych z 78-procentową dokładnością, przy czym postać ciężką od łagodnej odróżniała z dokładnością rzędu 87 proc.
Jak podkreśla Shoushtarian, fakt, że sztuczna inteligencja może obiektywnie rozróżnić łagodne i silne szumy uszne, może pomóc w ulepszeniu leczenia. Obecnie trudno ocenić, jak skuteczne są stosowane zabiegi, ponieważ wyniki opierają się na subiektywnych raportach pacjenta na przestrzeni czasu.
Źródło: pap.pl
wstecz Podziel się ze znajomymi
Doktor z TikToka: fajnie by było, gdyby w sieci to jednak naukowcy...
Aby chronić pisklęta przed pasożytami.
Duże teleskopy sfotografowały dwie formujące się planety
Ogłosiło Europejskie Obserwatorium Południowe (ESO).
Bakteriofagi mogą chronić żywność przed salmonellą
Informuje pismo „Applied and Environmental Microbiology”.
Rękawiczki mogą zawyżać wyniki pomiarów mikroplastiku
Informuje specjalistyczne pismo „Analytical Methods”.










Recenzje