Standard

ДИАГНОСТИКА БИПОЛЯРНОГО АФФЕКТИВНОГО РАССТРОЙСТВА: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ИМПЛИЦИТНОЕ НАУЧЕНИЕ. / Аржанов, Валерий Сергеевич; Афонченко, Анастасия Александровна.

Сборник тезисов участников XXVII Международной научной конференции молодых ученых «Психология XXI века. Наука как свобода и творчество», 10–12 мая 2023, Санкт-Петербург. Скифия-принт, 2023. стр. 114-116.

Результаты исследований: Публикации в книгах, отчётах, сборниках, трудах конференцийтезисы в сборнике материалов конференциинаучнаяРецензирование

Harvard

Аржанов, ВС & Афонченко, АА 2023, ДИАГНОСТИКА БИПОЛЯРНОГО АФФЕКТИВНОГО РАССТРОЙСТВА: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ИМПЛИЦИТНОЕ НАУЧЕНИЕ. в Сборник тезисов участников XXVII Международной научной конференции молодых ученых «Психология XXI века. Наука как свобода и творчество», 10–12 мая 2023, Санкт-Петербург. Скифия-принт, стр. 114-116, XXVII Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Психология XXI века: наука как свобода и творчество», Санкт-Петербург, Российская Федерация, 10/05/23. <https://elibrary.ru/item.asp?id=59760120>

APA

Аржанов, В. С., & Афонченко, А. А. (2023). ДИАГНОСТИКА БИПОЛЯРНОГО АФФЕКТИВНОГО РАССТРОЙСТВА: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ИМПЛИЦИТНОЕ НАУЧЕНИЕ. в Сборник тезисов участников XXVII Международной научной конференции молодых ученых «Психология XXI века. Наука как свобода и творчество», 10–12 мая 2023, Санкт-Петербург (стр. 114-116). Скифия-принт. https://elibrary.ru/item.asp?id=59760120

Vancouver

Аржанов ВС, Афонченко АА. ДИАГНОСТИКА БИПОЛЯРНОГО АФФЕКТИВНОГО РАССТРОЙСТВА: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ИМПЛИЦИТНОЕ НАУЧЕНИЕ. в Сборник тезисов участников XXVII Международной научной конференции молодых ученых «Психология XXI века. Наука как свобода и творчество», 10–12 мая 2023, Санкт-Петербург. Скифия-принт. 2023. стр. 114-116

Author

Аржанов, Валерий Сергеевич ; Афонченко, Анастасия Александровна. / ДИАГНОСТИКА БИПОЛЯРНОГО АФФЕКТИВНОГО РАССТРОЙСТВА: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ИМПЛИЦИТНОЕ НАУЧЕНИЕ. Сборник тезисов участников XXVII Международной научной конференции молодых ученых «Психология XXI века. Наука как свобода и творчество», 10–12 мая 2023, Санкт-Петербург. Скифия-принт, 2023. стр. 114-116

BibTeX

@inbook{27cf5a3fde2448339e30a554099cef20,
title = "ДИАГНОСТИКА БИПОЛЯРНОГО АФФЕКТИВНОГО РАССТРОЙСТВА: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ИМПЛИЦИТНОЕ НАУЧЕНИЕ",
abstract = "На сегодняшний день биполярное аффективное расстройство (БАР) является хроническим рецидивирующим заболеванием, которое входит в список двадцати основных медицинских причин снижения трудоспособности [1]. При БАР у пациентов диагностируются нарушения памяти, внимания, скорости обработки информации и исполнительных функций, которые не восстанавливаются до нормального уровня даже в периоды ремиссии [2]. В руководствах по лечению БАР отсутствуют рекомендации врачей по оценке и коррекции когнитивных нарушений у пациентов, также на сегодняшний день не существует апробированных методов диагностики этих изменений. В исследовании Chrobak et al. [3] была совершена попытка изучить особенности когнитивных процессов у людей с БАР на примере задачи имплицитного научения последовательностям. Участников просили реагировать (например, нажатием клавиши) на последовательность стимулов, которые без ведома испытуемых предъявляются в определенном порядке. Блоки стимулов с заданной последовательностью обычно вложены в блоки со случайным порядком стимулов. Это позволяет сравнить изменение времени реакции (ВР) между повторяющейся последовательностью и случайным порядком стимулов. Изменение времени реакции между этими двумя последовательностями стимулов является индикатором имплицитного научения. Исследователи обнаружили, что паттерн имплицитного научения у группы с БАР отличается от паттерна имплицитного научения у здоровой контрольной группы. В нашем исследовании мы хотим повторно проверить наличие обнаруженного в исследовании Chrobak et al. (2015) особого пат- терна имплицитного научения у людей с БАР, а также обучить модель машинного обучения, которая позволит выявлять наличие или отсутствие этого паттерна компьютеризированным способом. В дальнейшем подобную модель можно было бы использовать в дифференциальной диагностике. Для контроля побочных переменных нами были разработаны определенные критерии для набора выборки: Отсутствие выраженной депрессивной и маниакальной симптоматики на момент исследования. Отсутствие иных сопутствующих психиатрических, неврологических и органических нарушений. Отсутствие алкогольной и наркотической зависимостей. Ведущая правая рука. Отсутствие профессионального спортивного и музыкального опыта. Отсутствие приема фармакологических препаратов, оказывающих значительное влияние на когнитивные способности. Наличие установленного врачом-психиатром диагноза «биполярное аффективное расстройство» (6А60, 6А61) для экспериментальной группы и отсутствие любых психиатрических диагнозов — для контрольной. Мы ожидаем, что экспериментальная группа будет демонстрировать паттерн имплицитного научения, отличающийся от результатов контрольной группы: у людей с БАР не будет наблюдаться уменьшение времени реакции в ответ на повторяющиеся последовательности, но произойдет уменьшение времени реакции при переходе к случайным последовательностям. Для анализа времени реакции в задаче на имплицитное научение мы планируем использовать смешанный многофакторный дисперсионный анализ. Также мы планируем обучить модели линейной регрессии, решающего древа и случайного леса с небольшим количеством деревьев. Мы предполагаем, что этот паттерн является специфическим для БАР и при условии проведения дальнейших масштабных исследований его можно использовать для экспериментальной диагностики БАР с помощью машинного обучения. В данный момент идет набор выборки исследования. Список литературы 1. Krahn G. L. WHO World Report on Disability: a review // Disability and health journal. — 2011. — Vol. 4. — No. 3. — P. 141–142. 2. Mackala S. A. et al. Cognitive performance and quality of life early in the course of bipolar disorder // Journal of affective disorders. — 2014. — Vol. 168. — P. 119–124. 3. Chrobak A. A. et al. Implicit motor learning in bipolar disorder // Journal of Affective Disorders. — 2015. — Vol. 174. — P. 250–256.",
keywords = "биполярное аффективное расстройство, машинное обучение, имплицитное научение, диагностика",
author = "Аржанов, {Валерий Сергеевич} and Афонченко, {Анастасия Александровна}",
year = "2023",
language = "русский",
pages = "114--116",
booktitle = "Сборник тезисов участников XXVII Международной научной конференции молодых ученых «Психология XXI века. Наука как свобода и творчество», 10–12 мая 2023, Санкт-Петербург",
publisher = "Скифия-принт",
address = "Российская Федерация",
note = "XXVII Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Психология XXI века: наука как свобода и творчество» ; Conference date: 10-05-2023 Through 12-05-2023",

}

RIS

TY - CHAP

T1 - ДИАГНОСТИКА БИПОЛЯРНОГО АФФЕКТИВНОГО РАССТРОЙСТВА: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И ИМПЛИЦИТНОЕ НАУЧЕНИЕ

AU - Аржанов, Валерий Сергеевич

AU - Афонченко, Анастасия Александровна

PY - 2023

Y1 - 2023

N2 - На сегодняшний день биполярное аффективное расстройство (БАР) является хроническим рецидивирующим заболеванием, которое входит в список двадцати основных медицинских причин снижения трудоспособности [1]. При БАР у пациентов диагностируются нарушения памяти, внимания, скорости обработки информации и исполнительных функций, которые не восстанавливаются до нормального уровня даже в периоды ремиссии [2]. В руководствах по лечению БАР отсутствуют рекомендации врачей по оценке и коррекции когнитивных нарушений у пациентов, также на сегодняшний день не существует апробированных методов диагностики этих изменений. В исследовании Chrobak et al. [3] была совершена попытка изучить особенности когнитивных процессов у людей с БАР на примере задачи имплицитного научения последовательностям. Участников просили реагировать (например, нажатием клавиши) на последовательность стимулов, которые без ведома испытуемых предъявляются в определенном порядке. Блоки стимулов с заданной последовательностью обычно вложены в блоки со случайным порядком стимулов. Это позволяет сравнить изменение времени реакции (ВР) между повторяющейся последовательностью и случайным порядком стимулов. Изменение времени реакции между этими двумя последовательностями стимулов является индикатором имплицитного научения. Исследователи обнаружили, что паттерн имплицитного научения у группы с БАР отличается от паттерна имплицитного научения у здоровой контрольной группы. В нашем исследовании мы хотим повторно проверить наличие обнаруженного в исследовании Chrobak et al. (2015) особого пат- терна имплицитного научения у людей с БАР, а также обучить модель машинного обучения, которая позволит выявлять наличие или отсутствие этого паттерна компьютеризированным способом. В дальнейшем подобную модель можно было бы использовать в дифференциальной диагностике. Для контроля побочных переменных нами были разработаны определенные критерии для набора выборки: Отсутствие выраженной депрессивной и маниакальной симптоматики на момент исследования. Отсутствие иных сопутствующих психиатрических, неврологических и органических нарушений. Отсутствие алкогольной и наркотической зависимостей. Ведущая правая рука. Отсутствие профессионального спортивного и музыкального опыта. Отсутствие приема фармакологических препаратов, оказывающих значительное влияние на когнитивные способности. Наличие установленного врачом-психиатром диагноза «биполярное аффективное расстройство» (6А60, 6А61) для экспериментальной группы и отсутствие любых психиатрических диагнозов — для контрольной. Мы ожидаем, что экспериментальная группа будет демонстрировать паттерн имплицитного научения, отличающийся от результатов контрольной группы: у людей с БАР не будет наблюдаться уменьшение времени реакции в ответ на повторяющиеся последовательности, но произойдет уменьшение времени реакции при переходе к случайным последовательностям. Для анализа времени реакции в задаче на имплицитное научение мы планируем использовать смешанный многофакторный дисперсионный анализ. Также мы планируем обучить модели линейной регрессии, решающего древа и случайного леса с небольшим количеством деревьев. Мы предполагаем, что этот паттерн является специфическим для БАР и при условии проведения дальнейших масштабных исследований его можно использовать для экспериментальной диагностики БАР с помощью машинного обучения. В данный момент идет набор выборки исследования. Список литературы 1. Krahn G. L. WHO World Report on Disability: a review // Disability and health journal. — 2011. — Vol. 4. — No. 3. — P. 141–142. 2. Mackala S. A. et al. Cognitive performance and quality of life early in the course of bipolar disorder // Journal of affective disorders. — 2014. — Vol. 168. — P. 119–124. 3. Chrobak A. A. et al. Implicit motor learning in bipolar disorder // Journal of Affective Disorders. — 2015. — Vol. 174. — P. 250–256.

AB - На сегодняшний день биполярное аффективное расстройство (БАР) является хроническим рецидивирующим заболеванием, которое входит в список двадцати основных медицинских причин снижения трудоспособности [1]. При БАР у пациентов диагностируются нарушения памяти, внимания, скорости обработки информации и исполнительных функций, которые не восстанавливаются до нормального уровня даже в периоды ремиссии [2]. В руководствах по лечению БАР отсутствуют рекомендации врачей по оценке и коррекции когнитивных нарушений у пациентов, также на сегодняшний день не существует апробированных методов диагностики этих изменений. В исследовании Chrobak et al. [3] была совершена попытка изучить особенности когнитивных процессов у людей с БАР на примере задачи имплицитного научения последовательностям. Участников просили реагировать (например, нажатием клавиши) на последовательность стимулов, которые без ведома испытуемых предъявляются в определенном порядке. Блоки стимулов с заданной последовательностью обычно вложены в блоки со случайным порядком стимулов. Это позволяет сравнить изменение времени реакции (ВР) между повторяющейся последовательностью и случайным порядком стимулов. Изменение времени реакции между этими двумя последовательностями стимулов является индикатором имплицитного научения. Исследователи обнаружили, что паттерн имплицитного научения у группы с БАР отличается от паттерна имплицитного научения у здоровой контрольной группы. В нашем исследовании мы хотим повторно проверить наличие обнаруженного в исследовании Chrobak et al. (2015) особого пат- терна имплицитного научения у людей с БАР, а также обучить модель машинного обучения, которая позволит выявлять наличие или отсутствие этого паттерна компьютеризированным способом. В дальнейшем подобную модель можно было бы использовать в дифференциальной диагностике. Для контроля побочных переменных нами были разработаны определенные критерии для набора выборки: Отсутствие выраженной депрессивной и маниакальной симптоматики на момент исследования. Отсутствие иных сопутствующих психиатрических, неврологических и органических нарушений. Отсутствие алкогольной и наркотической зависимостей. Ведущая правая рука. Отсутствие профессионального спортивного и музыкального опыта. Отсутствие приема фармакологических препаратов, оказывающих значительное влияние на когнитивные способности. Наличие установленного врачом-психиатром диагноза «биполярное аффективное расстройство» (6А60, 6А61) для экспериментальной группы и отсутствие любых психиатрических диагнозов — для контрольной. Мы ожидаем, что экспериментальная группа будет демонстрировать паттерн имплицитного научения, отличающийся от результатов контрольной группы: у людей с БАР не будет наблюдаться уменьшение времени реакции в ответ на повторяющиеся последовательности, но произойдет уменьшение времени реакции при переходе к случайным последовательностям. Для анализа времени реакции в задаче на имплицитное научение мы планируем использовать смешанный многофакторный дисперсионный анализ. Также мы планируем обучить модели линейной регрессии, решающего древа и случайного леса с небольшим количеством деревьев. Мы предполагаем, что этот паттерн является специфическим для БАР и при условии проведения дальнейших масштабных исследований его можно использовать для экспериментальной диагностики БАР с помощью машинного обучения. В данный момент идет набор выборки исследования. Список литературы 1. Krahn G. L. WHO World Report on Disability: a review // Disability and health journal. — 2011. — Vol. 4. — No. 3. — P. 141–142. 2. Mackala S. A. et al. Cognitive performance and quality of life early in the course of bipolar disorder // Journal of affective disorders. — 2014. — Vol. 168. — P. 119–124. 3. Chrobak A. A. et al. Implicit motor learning in bipolar disorder // Journal of Affective Disorders. — 2015. — Vol. 174. — P. 250–256.

KW - биполярное аффективное расстройство

KW - машинное обучение

KW - имплицитное научение

KW - диагностика

M3 - тезисы в сборнике материалов конференции

SP - 114

EP - 116

BT - Сборник тезисов участников XXVII Международной научной конференции молодых ученых «Психология XXI века. Наука как свобода и творчество», 10–12 мая 2023, Санкт-Петербург

PB - Скифия-принт

T2 - XXVII Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Психология XXI века: наука как свобода и творчество»

Y2 - 10 May 2023 through 12 May 2023

ER -

ID: 124033728