Yeni Yapay Zeka Yöntemi, Beyin Bozuklukları Taramasını Daha Şeffaf ve Verimli Hale Getiriyor

Sungkyunkwan Üniversitesi'nden bir araştırma ekibi, dört boyutlu fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) verilerini analiz etmek için 4D fMRI CrossFormer (4DfCF) adlı yeni bir mimari geliştirdi.

Bu araştırma, yapay zeka destekli beyin bozukluğu tanısını iyileştirmeyi ve kliniklerin AI tahminlerinin arkasındaki kanıtları inceleyebileceği daha şeffaf bir sistem oluşturmayı hedefliyor.

4DfCF, fMRI'nin zaman içindeki beyin aktivitesini gözlemlemesine olanak tanır. Bu, beyin işlevi hakkında değerli bilgiler sağlarken, verilerin analizini de zorlaştırır.

Model, beyin aktivitesini farklı ölçeklerde inceleyerek, beyin bölgeleri arasındaki yakın ve uzak ilişkileri öğrenir. Bu sayede, tüm beyin boyunca karmaşık desenleri yakalayabilir.

Araştırmacılar, 4DfCF'nin tahminlerini açıklanabilir yapay zeka teknikleriyle destekleyerek, hangi beyin bölgelerinin tahminlere en fazla katkıda bulunduğunu gösteren görsel haritalar oluşturdu.

Model, ADHD, Alzheimer hastalığı ve otizm spektrum bozukluğu gibi farklı nörolojik ve nörogelişimsel bozukluklardan bireylerin taramalarını içeren standart fMRI veri setleri kullanılarak değerlendirildi.

4DfCF, diğer karşılaştırma modellerine göre daha yüksek bir başarı göstererek, Alzheimer veri setinde %96.28 F1 skoru elde etti. Ayrıca, modelin daha az hesaplama kaynağı gerektirmesi, büyük nörogörüntüleme veri setlerinin işlenmesini kolaylaştırabilir.