London Universitet Kollecinin rəhbərliyi ilə beynəlxalq tədqiqatçılar epileptik tutmalara səbəb olan, aşkarlanması çətin beyin anomaliyalarını müəyyən edə bilən süni intellekt alqoritmi hazırlayıblar.

Aztibb.az "Biomedya" portalına istinadəın yazır ki, tədqiqatın əsas məqsədi epilepsiyanın mühüm səbəblərindən biri olan və dərman müalicəsinə davamlı fokal kortikal displaziyanın (FCD) beyində yerləşdiyi nahiyələri müəyyənləşdirmək olub. Bunun üçün epilepsiya üzrə çalışan 22 beynəlxalq mərkəzdən əldə edilən məlumatlar və 1000-dən çox pasiyentin MRT görüntüləri “Çoxmərkəzli Epileptik Lezyonların Aşkarlanması” (MELD) layihəsi çərçivəsində təhlil edilib.

Fokal kortikal displazi beynin korteksində inkişaf pozğunluğu nəticəsində yaranan sahələrdir və xüsusilə dərmana davamlı epilepsiyaya səbəb ola bilər. Bu lezyonlar cərrahi yolla müalicə edilə bilsə də, bəzi hallarda MRT görüntülərində normal göründüyündən onların aşkarlanması həkimlər üçün ciddi çətinlik yaradır.

Hazırlanan alqoritm MRT görüntülərindən istifadə etməklə beynin korteksinin qalınlığı və bükülmə xüsusiyyətləri də daxil olmaqla müxtəlif göstəriciləri təhlil edir. Tədqiqat nəticələrinə görə, alqoritm 538 pasiyentdə, yəni halların 67 faizində FCD-ni düzgün müəyyən edib.

Xüsusilə diqqətçəkən nəticə MRT müayinəsində əvvəllər anomaliya aşkarlanmayan pasiyentlərlə bağlı olub. Radioloqların nəticələri mənfi qiymətləndirdiyi bu halların 63 faizində MELD alqoritmi FCD-ni müəyyən edə bilib.

Tədqiqatçılara görə, bu texnologiya MRT-də görünməyən beyin lezyonlarının aşkarlanmasına və daha çox epilepsiya xəstəsinin cərrahi müalicə baxımından qiymətləndirilməsinə imkan verə bilər. Bu isə uyğun pasiyentlərdə epileptik tutmaların nəzarətə alınmasına və uşaqlarda idrak inkişafının yaxşılaşmasına töhfə verə bilər.

FCD epilepsiyaya görə əməliyyat olunan uşaqlarda ən geniş yayılmış səbəb, böyüklərdə isə üçüncü ən çox rast gəlinən səbəbdir. MRT müayinəsində səbəbi müəyyən edilə bilməyən epilepsiya hallarında da FCD əsas səbəblərdən biri hesab olunur.

Araşdırmaya daxil edilən 22 tibb müəssisəsində müxtəlif MRT cihazlarından istifadə olunub. Bu yanaşma alqoritmin müxtəlif şəraitlərdə işləmə qabiliyyətini qiymətləndirməyə imkan versə də, cihazlar arasındakı texniki fərqlər onun həssaslığı və spesifikliyinə təsir göstərə bilər.