UTA inženieris izmantos dziļās mācīšanās rīkus, lai precīzi noteiktu ar Alcheimera slimību saistīto demences veidus

UTA inženieris izmantos dziļās mācīšanās rīkus, lai precīzi noteiktu ar Alcheimera slimību saistīto demences veidus

Datorinženieris Teksasas Universitātē Arlingtonā turpinās attīstīt un integrēt spēcīgas dziļas mācīšanās metodes un rīkus, lai precīzi noteiktu ar Alcheimera slimību (ADRD) saistītos demences veidus, kas savukārt varētu palīdzēt medicīnas sabiedrībai labāk ārstēt šīs slimības.

Dajiang Zhu, Datorzinātņu un inženierzinātņu katedras docents, vadīs piecu gadu projektu par 2,86 miljoniem ASV dolāru, ko atbalsta Nacionālais neiroloģisko traucējumu un insultu institūts (NINDS). Zhu strādās ar pētniekiem Ziemeļkarolīnas Universitātē – Chapel Hill un Džordžijas Universitātē, lai koncentrētos uz dziļas mācīšanās modeļa izstrādi ADRD analīzei.

Kā divi visizplatītākie demences veidi, Alcheimera slimība un Lewy ķermeņa demence (LBD) veido 65% līdz 85% cilvēku ar demenci visā valstī jeb aptuveni 7,5 miljoni cilvēku.

Zhu teica, ka pastāv būtiskas atšķirības, nosakot, vai pacientam ir Alcheimera slimība vai LBD. Šīs atšķirības var lielā mērā ietekmēt to parakstītās ārstēšanas veidu. Tomēr Alcheimera slimības nošķiršana no LBD ir sarežģīta gan jauktu patoloģiju, gan klīnisko simptomu dēļ.

"Šajā projektā mēs atklāsim, definēsim un attēlosim individuālus GyralNets - skaitļošanas modeli, kas integrē gan dziļās mācīšanās metodes, gan neiroattēlveidošanas marķierus -, lai raksturotu ar Alcheimera slimību / LBD saistītās novirzes atsevišķiem pacientiem."

Dajiang Zhu, Teksasas Universitātes Ārlingtonas Datorzinātņu un inženierzinātņu katedras docents

Viņš piebilda, ka projekts galu galā apkopos, attēlos un analizēs liela mēroga smadzeņu datus praktiskiem klīniskiem iestatījumiem.

"Galu galā mēs vēlamies raksturot un apkopot dziļas attiecības smadzenēs, kas uzlabos Alcheimera slimības un LBD prognozēšanas spēju," sacīja Džu. "Mēs uzskatām, ka agrāka konkrētas slimības noteikšana var nodrošināt labākus rezultātus, uzlabojot šo pacientu ārstēšanu."

Hong Jiang, Wendell H. Nedderman apdāvinātais profesors un Datorzinātņu un inženierzinātņu katedras vadītājs, sacīja, ka Zhu pētījumiem ir ievērojamas ietekmes potenciāls.

"Paņemt visus datus, ko var savākt, un izmantot tos, lai palīdzētu sabiedrībai un cilvēkiem, kuri cieš no šīm slimībām, ir monumentāli," sacīja Dzjans. "Tas atspoguļo universitātes pētniecības būtību."

Avots:

Teksasas Universitāte Ārlingtonā

.