DKD привносит инновации в диагностику нейродегенеративных заболеваний.

Используя глубокое машинное обучение, обученное на данных биоэлектрической активности мозга, наше программное обеспечение предлагает трансформационный, массово доступный диагностический инструмент на данный момент способный диагностировать болезнь Паркинсона. Мы поддерживаем медицинские учреждения, передовых врачей и новаторских нейроученых в обнаружении заболеваний.

Численные методы и нейронные сети в анализе ЭЭГ

В нашей компании мы активно используем численные методы и нейронные сети для анализа ЭЭГ с целью диагностики и исследования нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона. Эти технологии позволяют нам расшифровывать сложные данные ЭЭГ, предоставляя медицинским специалистам ценную информацию о функциях мозга. В нашей компании мы активно используем численные методы и нейронные сети для анализа ЭЭГ с целью диагностики и исследования нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона. Эти технологии позволяют нам расшифровывать сложные данные ЭЭГ, предоставляя медицинским специалистам ценную информацию о функциях мозга.

Мы обнаружили, что сверточные нейронные сети (СНС) особенно эффективны в изучении пространственных и временных характеристик данных ЭЭГ. Они помогают нам автоматически выявлять ключевые признаки и устанавливать связи между различными аспектами данных ЭЭГ, что критически важно для точной диагностики.

Мы также уделяем внимание многоканальному анализу, где каждый канал обрабатывается независимо, но в то же время взаимодействует с другими каналами, обеспечивая более глубокое понимание процессов, происходящих в мозге. Это помогает нам лучше понять движения и внимание, что может быть критически важно для диагностики болезни Паркинсона.

Сочетание численных методов и нейронных сетей открывает перед нами новые горизонты в области нейронаук и медицинской диагностики, обогащая наш путь понимания и лечения нейрологических заболеваний. Мы продолжаем исследовать и развивать эти технологии, стремясь улучшить качество жизни пациентов.