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L'IA qui peut diagnostiquer les acouphènes à partir de scintigraphies cérébrales peut améliorer le traitement

Par Donna Lu

Machine femme et fNIRS

Les scintigraphies cérébrales pourraient aider une IA à diagnostiquer les acouphènes

Mehrnaz Shoushtarian

Une intelligence artificielle capable de diagnostiquer les acouphènes sur la base des résultats de l'imagerie cérébrale, plutôt que des tests subjectifs, peut aider à améliorer les traitements de la maladie.

Mehrnaz Shoushtarian du Bionics Institute de Melbourne, en Australie, et ses collègues ont développé un algorithme qui permet de détecter si une personne a des acouphènes, ainsi que leur gravité.

L'IA peut détecter la présence d'acouphènes avec une précision de 78% et faire la distinction entre les formes légères et sévères avec une précision de 87%.

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Les acouphènes chroniques touchent environ 15% des adultes. La condition est généralement diagnostiquée par un test auditif, par auto-évaluation ou sur la base d'un questionnaire subjectif.

Tout d'abord, l'équipe a utilisé une technique de neuroimagerie non invasive connue sous le nom de spectroscopie fonctionnelle proche infrarouge, ou fNIRS, sur 25 personnes souffrant d'acouphènes chroniques et 21 personnes sans la maladie. Cela utilise la lumière infrarouge pour mesurer le débit sanguin et les niveaux d'oxygène dans certaines régions du cerveau, qui correspondent à l'activité cérébrale.

L'équipe a mesuré les signaux fNIRS tandis que les participants ont été présentés avec des stimuli visuels et auditifs: un affichage de motifs en damier circulaires et des segments de bruit de 15 secondes.

De nombreuses voies neuronales visuelles-auditives interagissent, à la fois chez les personnes avec et sans déficience auditive, explique Shoushtarian. Des recherches antérieures ont montré que les personnes souffrant d'acouphènes ont une activité réduite dans le cuneus, une région du cerveau impliquée dans le traitement visuel.

On a demandé aux personnes souffrant d'acouphènes d'évaluer à quel point leur état était bruyant et ennuyeux. Ces résultats ont été corrélés avec les modèles d'activité cérébrale basés sur leurs signaux fNIRS.

Les chercheurs ont découvert que les personnes souffrant d'acouphènes plus sévères avaient des niveaux plus élevés de connectivité de fond entre certaines régions du cerveau. Chez ceux qui ont des acouphènes plus forts, les réponses du cerveau aux stimuli visuels et auditifs ont été considérablement réduites. L’équipe pense que c’est parce que l’activité neuronale de fond accrue chez les personnes souffrant d’acouphènes affecte la capacité du cerveau à réagir.

Les chercheurs ont ensuite formé un algorithme sur les résultats de la fNIRS et de la gravité des acouphènes. Le fait que l'IA puisse objectivement faire la distinction entre les acouphènes légers et sévères peut aider à améliorer le traitement de la maladie, explique Shoushtarian. Actuellement, il est difficile d'évaluer le succès des traitements car les résultats reposent sur des rapports subjectifs d'une personne au fil du temps.

Référence du journal: PLoS One, DOI: 10.1371 / journal.pone.0241695

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