Teşhîskirina Nexweşiyên Tenduristiya Derûnî Bi Nirxandina Vebêja Rûyê AI-yê

Lekolînwanên ji Almanyayê ji bo naskirina nexweşiyên derûnî li ser bingeha rûçikên ku ji hêla dîtina kompîturê ve têne şîrove kirin, rêbazek pêşve xistin.

Nêzîkatiya nû ne tenê dikare di navbera mijarên bêbandor û bandorbûyî de cûda bike, lê di heman demê de dikare depresyonê ji şîzofreniyê, û hem jî asta ku nexweş niha ji nexweşiyê bandor dibe, rast ji hev cuda bike.

Lekolînwanan wêneyek pêkhatî peyda kirine ku koma kontrolê ji bo ceribandinên wan (li çepê di wêneya jêrîn de) û nexweşên ku ji nexweşiyên derûnî dikişînin (rast) nîşan dide. Nasnameyên pir kesan di nûneran de têne hev kirin, û ne wêne jî kesek taybetî destnîşan dike:

Çavkanî: https://arxiv.org/pdf/2208.01369.pdf

Kesên ku bi nexweşiyên hestyarî re rûbirû ne, mêldar in ku birûkên xwe bilind, awirên serberî, rûyên werimî û devê kûçikan daliqînin. Ji bo parastina nepeniya nexweşan, ev wêneyên pêkhatî yên ku ji bo piştgiriya xebata nû têne peyda kirin tenê ne.

Heya nuha, nasîna bandora rû bi taybetî wekî amûrek potansiyel ji bo tespîtkirina bingehîn tê bikar anîn. Nêzîkatiya nû, di şûna wê de, rêbazek mimkun pêşkêşî dike da ku pêşkeftina nexweş li seranserê dermankirinê binirxîne, an jî (bi potansiyel, her çend kaxez wê pêşniyar nake) li hawîrdora xweya malê ji bo çavdêriya derveyî nexweşan.

Di rojnameyê de wiha tê gotin:

'Derketina ji teşhîsa makîneyê ya depresyonê di hesabkirina hestyarî de, ku di de hatî pêşve xistin pêşî xebatên, em nîşan didin ku rewşa hestiyar a pîvandî ya ku bi riya dîtina kompîturê tê texmîn kirin ji senifandina kategorîk a safî bêtir agahdarî dihewîne.'

Lêkolîneran navê vê teknîkê kirine Opto Encephalografya Elektronîkî (OEG), rêbazek bi tevahî pasîf a têgihîştina rewşa derûnî ya bi analîza wêneya rû li şûna senzorên herêmî an teknolojiyên wênekêşiya bijîjkî-based tîrêjê.

Nivîskar encam didin ku OEG bi potansiyel dikare ne tenê arîkarek duyemîn be ji bo teşhîs û dermankirinê, lê, di demek dirêj de, ji bo hin beşên nirxandinê yên xeta dermankirinê veguhezek potansiyel e, û ya ku dikare dema pêwîst ji bo nexweş kêm bike. çavdêrîkirin û teşhîsa destpêkê. Ew destnîşan dikin:

'Bi tevayî, encamên ku ji hêla makîneyê ve hatine pêşbînîkirin li gorî pirsnameyên bingehîn ên pîvana çavdêriya klînîkî ya paqij têkiliyek çêtir nîşan didin û di heman demê de objektîf in. Ji bo nêzîkatiyên vîzyona kompîturê dema pîvandina hindik hindik a çend hûrdeman jî balkêş e, lê carinan ji bo hevpeyivînên klînîkî demjimêr hewce ne.'

Lêbelê, nivîskar dilgiran in ku tekez bikin ku lênihêrîna nexweş di vî warî de lêgerînek pir-modal e, digel ku gelek nîşanên din ên rewşa nexweş ji xeynî derbirrînên rûyê wan têne hesibandin, û ku hîn zû ye ku meriv bifikire ku pergalek weha dikare were hesibandin. bi tevahî nêzîkatiyên kevneşopî yên nexweşiyên derûnî veguherînin. Digel vê yekê, ew OEG teknolojiyek pêvek a sozdar dihesibînin, nemaze wekî rêbazek ku bandorên dermankirina dermanan di rejîmek diyarkirî ya nexweş de binirxîne.

Ew kaxez sernavkirî ye Rûyê Nexweşiyên Efektîv, û ji heşt lêkolîneran di nav cûrbecûr saziyên ji sektora lêkolîna bijîjkî ya taybet û giştî de tê.

Jimare

(Kaxeza nû bi piranî bi teorî û rêbazên cihêreng ên ku niha di teşhîskirina nexweşên nexweşiyên derûnî de populer in, bi baldarî kêmtir ji ya gelemperî li ser teknolojiyên rastîn û pêvajoyên ku di ceribandin û ceribandinên cihêreng de têne bikar anîn de mijûl dibe)

Komkirina daneyan li Nexweşxaneya Zanîngehê li Aachen, bi 100 nexweşên hevsengiya zayendî û komeke kontrolê ya ji 50 kesên bêbandor pêk tê, pêk hat. Di nav nexweşan de 35 nexweşên şîzofreniyê û 65 kesên bi depresyonê ne.

Ji bo beşa nexweşê ya koma ceribandinê, pîvandinên destpêkê di dema rakirina nexweşxaneyê ya yekem de, û ya duyemîn berî derxistina wan ji nexweşxaneyê, navberek navînî ya 12 hefteyan hate girtin. Beşdarên koma kontrolê bi kêfî ji nifûsa xwecihî hatin peywirdarkirin, bi induksiyon û 'dakêşana' ya xwe ya nexweşên rastîn.

Di rastiyê de, ji bo ceribandinek weha 'rastiya bingehîn' ya herî girîng divê teşhîsên ku bi rêbazên pejirandî û standard têne wergirtin be, û ev yek ji bo ceribandinên OEG-ê bû.

Lêbelê, qonaxa berhevkirina daneyan daneyên din ên ku ji bo şirovekirina makîneyê maqûltir in bi dest xistin: hevpeyivînên bi navînî 90 hûrdeman di sê qonaxan de bi kamerayek xerîdar a Logitech c270 ku bi 25fps xebitîn ve hatin girtin.

Rûniştina yekem ji standardek pêk tê Hevpeyvîna Hamilton (li ser bingeha lêkolînê têne destpêkirin li dora 1960), wekî ku bi gelemperî di pejirandinê de were dayîn. Di qonaxa duyemîn de, bi rengek neasayî, nexweş (û hevpîşeyên wan ên di koma kontrolê de) hatin destnîşan kirin videos ji rêze derbirrînên rû, û xwest ku her yek ji van bişixule, di heman demê de texmîna xwe ya rewşa derûnî ya wê demê, di nav de rewşa hestyarî û tundiyê jî diyar dike. Vê qonaxê derdora deh deqîqeyan dom kir.

Di qonaxa sêyem û dawî de, beşdaran 96 vîdyoyên lîstikvanan, ku her yek ji deh saniyeyan dom kir, hatin pêşandan, ku xuya ye serpêhatiyên hestyarî yên tund vedibêjin. Dûv re ji beşdaran hat xwestin ku hest û tundiya ku di vîdyoyan de têne destnîşan kirin, û her weha hestên xwe yên têkildar binirxînin. Vê qonaxê derdora 15 deqîqeyan dom kir.

Awa

Ji bo gihîştina navînî ya rûyên hatine girtin (li wêneya yekem, li jor binêre), nîşanên hestyarî bi EmoNet çarçoveya. Dûv re, hevahengiya di navbera şeklê rû û şeklê rû yê navînî (navîn) de hate destnîşankirin piecewise affine transformation.

Naskirina hestiyariyê û pêşbîniya çavê çavan li ser her beşa nîşana ku di qonaxa berê de hatî nas kirin hate kirin.

Di vê nuqteyê de, encamdana hestiyar-based deng destnîşan kir ku demek fêrbûn di rewşa derûnî ya nexweş de gihîştiye, û peywir ev e ku wêneya rû ya têkildar bigire û wê pîvan û qada rewşa wan a bandorê pêşve bibe.

(Di vîdyoya li jor de, em xebata ku ji hêla nivîskarên teknolojiyên nasîna hestiyar ên dimensî ve hatî pêşve xistin dibînin ku ji hêla lêkolîneran ve ji bo xebata nû têne bikar anîn).

Ji bo her çarçoveyek daneyê şeklê jeodezîkî yê materyalê hate hesibandin, û Parçebûna Nirxa Yekjimar (Svd) kêmkirin tê sepandin. Daneyên rêzikên demê yên encam di dawiyê de wekî a VAR pêvajoyek, û dûv re bi riya SVD-ê pêştir kêm kirin adaptasyona MAPê.

Xebata ji bo pêvajoya kêmkirina jeodezîk.

Di tora EmoNet de nirxên valence û acizbûnê jî bi heman rengî bi modela VAR-ê û hesabkirina kernelê ya rêzikan ve hatî çêkirin.

Tecrubeyên

Wekî ku berê hate rave kirin, xebata nû di serî de kaxezek lêkolîna bijîjkî ye ji bilî radestkirina dîtina komputerê ya standard, û em xwendevan ji kaxezê bixwe re vedibêjin ji bo vegirtina kûr a ceribandinên cihêreng ên OEG yên ku ji hêla lêkolîneran ve têne meşandin.

Digel vê yekê, ji bo kurtkirina hilbijartina wan:

Nîşaneyên Nexweşiya Efektîv

Li vir ji 40 beşdaran (ne ji koma kontrolê an nexweşan) hat xwestin ku bêyî ku ji çarçoweya daneyan agahdar bibin, rûyên navîn ên nirxandin (li jor binêre) li gorî hejmarek pirsan binirxînin. Pirs ev bûn:

Zayenda du rûyan çi ye?
Ma rûyên xwedan xuyangek balkêş in?
Ma ev rû mirovên pêbawer in?
Hûn şiyana van kesan a çalakiyê çawa dinirxînin?
Hestê du rûyan çi ye?
Çermê du rûyan çawa ye?
Tesîra awirê çi ye?
Ma her du rûyan devê devê xwar in?
Ma du rûyan qehweyiyên çavan bilind kirine?
Ma ev kes nexweşên klînîkî ne?

Lekolînwanan dît ku ev nirxandinên kor bi rewşa qeydkirî ya daneyên pêvajoyî re têkildar in:

Encamên xêzkirina qutikê ji bo anketa 'rûyê nebaş'.

Nirxandina Klînîkî

Ji bo ku karanîna OEG-ê di nirxandina destpêkê de binirxînin, lêkolîneran pêşî nirxand ka nirxandina klînîkî ya standard bi serê xwe çiqas bandorker e, pîvandina astên başbûnê di navbera induction û qonaxa duyemîn de (di vê demê de nexweş bi gelemperî dermankirinên narkotîkê werdigire).

Lekolînwanan encam da ku statû û giraniya nîşanan dikare bi vê rêbazê baş were nirxandin, ku bigihîje têkiliyek 0.82. Lêbelê, teşhîsek rastîn a şîzofreniya an depresyonê dijwartir îsbat kir, digel ku rêbaza standard tenê di vê qonaxa destpêkê de xalek -0.03 werdigire.

Nivîskar şîrove dikin:

'Di eslê xwe de, statûya nexweş dikare bi karanîna pirsnameyên asayî bi rêkûpêk baş were destnîşankirin. Lêbelê, ew di bingeh de her tiştê ku dikare jê were encamdan e. Kesek depresyonî ye an jî şîzofrenîk e, nayê destnîşan kirin. Di bersiva tedawiyê de jî heman tişt derbas dibe.'

Encamên ji pêvajoya makîneyê karîbûn di vê qada pirsgirêkê de pûanên bilindtir bidest bixin, û ji bo hêmaya nirxandina nexweşê ya destpêkê jî hejmarên berawirdî bistînin:

Hejmarên bilind çêtir in. Li milê çepê, rastbûna nirxandina bingehîn a hevpeyivînê di çar qonaxên mîmariya ceribandinê de encam dide; li rastê, encamên-based machine.

Teşhîs Nexweşî

Cûdakirina depresyonê ji şîzofreniyê bi wêneyên rûyê statîk ne mijarek piçûk e. Pêvajoya makîneyê di çarçoweya qonaxên cûda yên ceribandinan de karîbû encamên rastbûna bilind bidest bixe:

Di ceribandinên din de, lêkolîneran karîbûn delîlan destnîşan bikin ku OEG dikare bi dermankirina dermankolojîk, û dermankirina giştî ya nexweşiyê re başbûna nexweş fam bike:

'Encama sedemî li ser zanîna berê ya empirîkî ya berhevkirina daneyê dermankirina dermankolojîk rast kir da ku vegerek li rêziknameya fîzyolojîk a dînamîkên rû binihêre. Vegerek wusa di dema dermankirina klînîkî de nehat dîtin.

'Heya niha ne diyar e ka gelo pêşnîyarek wusa li ser bingeha makîneyê dê bi rastî bibe sedema serkeftinek çêtir a dermankirinê. Bi taybetî ji ber ku tê zanîn ka kîjan bandorên aliyî yên derman dikarin di demek dirêj de bibin.

"Lêbelê, [ev cûre] nêzîkatiyên nexweşan ên lihevhatî dê astengên şematîka dabeşkirina kategorîk a hevpar ku hîn jî di jiyana rojane de bi serdestî tê bikar anîn bişkîne."

* Veguheztina min a navgînên navrû yên nivîskaran bo hîpergirêdan.

Yekem di 3-ê Tebaxa 2022-an de hate weşandin.