Цветные 
Отключить 
Плехановские учёные разработали способ анализа активности головного мозга в комбинации с применением технологий ИИ, который поможет выявить нарушения
20 ноября 2025
Учёные Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова и Самарского государственного медицинского университета совместно с коллегами из Пловдивского медицинского университета (Болгария) разработали способ анализа активности головного мозга, который позволяет оценить нарушения в его работе на разных уровнях. В основе подхода лежит функциональная магнитно-резонансная томография в состоянии покоя. Исследователи также впервые комплексно описали, как нарушения нейронных связей в мозге на разных уровнях влияют на развитие расстройства. Разработанная методика в комбинации с подходами искусственного интеллекта открывает путь к более точной диагностике и персонализированной терапии, считают специалисты. Подробнее об исследовании читайте в материале «Известий».
Учёные разработали многоуровневый способ анализа активности головного мозга, который позволяет оценить нарушения в его работе на разных уровнях. В основе подхода лежит функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) в состоянии покоя — метод измерения активности мозга в моменты, когда человек ничего не делает.
Как рассказали учёные, исследования показывают, что болезнь развивается в результате нарушения связей между нервными клетками (нейронами) в мозге.
Исследователи получили данные фМРТ для 43 пациентов с диагнозом «шизофрения» и 63 здоровых добровольцев из контрольной группы. Авторы анализировали результаты на двух разных масштабах: они оценили общую организацию нейронных сетей всего мозга (глобальный уровень) и изучили функции 15 крупномасштабных сетей, таких как сети пассивного режима работы мозга, зрительная и аудиальная сеть и другие (макроуровень).
Затем ученые выявили конкретные нарушенные связи между отдельными областями мозга с помощью сетевой статистики — математического метода, который используют для выявления значимых характеристик сетей в мозге.
В дальнейшем учёные планируют расширить области применения нового метода на примере других нейропсихиатрических и неврологических заболеваний, а также заняться его объединением с алгоритмами искусственного интеллекта для развития перспективных диагностических систем.
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Psychiatry Research: Neuroimaging.
Учёные разработали многоуровневый способ анализа активности головного мозга, который позволяет оценить нарушения в его работе на разных уровнях. В основе подхода лежит функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) в состоянии покоя — метод измерения активности мозга в моменты, когда человек ничего не делает.
Как рассказали учёные, исследования показывают, что болезнь развивается в результате нарушения связей между нервными клетками (нейронами) в мозге.
Исследователи получили данные фМРТ для 43 пациентов с диагнозом «шизофрения» и 63 здоровых добровольцев из контрольной группы. Авторы анализировали результаты на двух разных масштабах: они оценили общую организацию нейронных сетей всего мозга (глобальный уровень) и изучили функции 15 крупномасштабных сетей, таких как сети пассивного режима работы мозга, зрительная и аудиальная сеть и другие (макроуровень).
Затем ученые выявили конкретные нарушенные связи между отдельными областями мозга с помощью сетевой статистики — математического метода, который используют для выявления значимых характеристик сетей в мозге.
«Предложенный метод служит мощным и универсальным инструментом для анализа данных МРТ и может быть применен к другим нейропсихиатрическим заболеваниям, таким как биполярное расстройство и депрессия. Выявление связей между изменениями в нейронных сетях и основными симптомами открывает возможности для разработки более целенаправленных методов лечения и диагностики», — рассказал доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник НИИ прикладного искусственного интеллекта и цифровых решений Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова Семен Куркин.
В дальнейшем учёные планируют расширить области применения нового метода на примере других нейропсихиатрических и неврологических заболеваний, а также заняться его объединением с алгоритмами искусственного интеллекта для развития перспективных диагностических систем.
Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Psychiatry Research: Neuroimaging.