تعلمت الشبكة العصبية STST-JEPA تحديد العمر البيولوجي من مخطط كهربية الدماغ

قدم الباحثون STST-JEPA (بنية التنبؤ بالدمج المشترك الزمكاني الهدف السطحي) — محول بناءً على التعلم الذاتي الإشراف لمعالجة تخطيط كهربية الدماغ (EEG) سواء في حالة الراحة أو أثناء المهام المعرفية.

كيف يعمل النموذج

يستخدم النموذج التنبؤ الكامن — التنبؤ بتمثيلات الرموز المقنعة مقابل هدف يتم تحديثه بمتوسط متحرك أسي. يتم تعزيز هذا بإشارة إعادة بناء مساعدة لنوافذ مدتها 30 ثانية من EEG متعدد القنوات مع إخفاء الكتل الزمكاني. تعتمد البنية على المحولات، مما يسمح للنموذج بالتقاط التبعيات طويلة المدى في إشارات الدماغ.

تم إجراء التدريب على مجموعتي بيانات EEG كبيرتين: brain.space و Healthy Brain Network (HBN)، بإجمالي 47703 جلسة.

النتائج: التنبؤ بالعمر البيولوجي

التنبؤ بعمر الدماغ هو أحد التطبيقات الرئيسية. على 3367 جلسة اختبار، حقق النموذج متوسط خطأ مطلق (MAE) قدره 3.06 سنوات بارتباط r = 0.924. للمقارنة، يعطي النهج الأساسي (تخمين القيمة المتوسطة) خطأ يبلغ حوالي 10 سنوات.

سمح تطبيق ضبط دقيق خفيف للطبقات النهائية للنموذج بأن يتصدر لوحة المتصدرين العامة على NeuralBench في المهام:

• تصنيف الجنس: دقة متوازنة 0.911
• التنبؤ بالعمر: r = 0.749
• انحدار المركبات النفسية المرضية: r = 0.215

ومن المثير للاهتمام أن الخطأ المتبقي في التنبؤ بالعمر يرتبط سلباً بالأداء المعرفية في عدة مهام تم اختبارها.

لماذا هذا مهم للطب

الانحراف عن العمر البيولوجي عن العمر الزمني هو علامة حيوية يمكن أن تشير إلى اضطرابات عصبية ونفسية، وشيخوخة الدماغ المتسارعة، أو على العكس من ذلك، الصحة الاستثنائية. يعتبر EEG جذاباً لمثل هذا الفحص لأنه رخيص وقابل للنقل وغني بالمعلومات الزمنية.

ومع ذلك، تواجه نماذج EEG عدة تحديات: عدم التجانس في تركيب الأقطاب الكهربائية عبر المختبرات (تكوينات أقطاب مختلفة)، مجموعات صغيرة معلقة، عدم الثبات السائد على مستوى الموضوع (عدم استقرار الإشارة الزمنية). يحل STST-JEPA هذه المشاكل من خلال التدريب على مجموعة بيانات كبيرة بطريقة التعلم الذاتي الإشراف.

ما يعنيه هذا

الروبوتيات والتصوير العصبي هي اختبارات صادقة للذكاء الاصطناعي. إذا كان النموذج قادراً على التنبؤ بالعمر البيولوجي بدقة ±3 سنوات من EEG عبر النطاق الكامل من الأطفال إلى المسنين، فهذا يثبت القيمة الحقيقية لنماذج الأساس في التطبيقات الطبية. الخطوة التالية هي استخدام STST-JEPA لتشخيص أمراض محددة (الاكتئاب والتوحد والخرف) بناءً على انحراف عمر الدماغ عن الحد الطبيعي.