Ученые ЛЭТИ научили ИИ выявлять степень гиперактивности собак по видеозаписи

Ученые ЛЭТИ научили ИИ выявлять степень гиперактивности собак по видеозаписи

Модель на основе машинного обучения позволяет определить степень выраженности синдрома дефицита внимания и гиперактивности у собак по итогам анализа их поведения, зафиксированного на видео.

05.10.2021 728

Исследователи СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно с учеными из Университета Хайфы (Израиль) и Университета Ньюкасла (Великобритания) разработали модель на основе машинного обучения для определения степени выраженности синдрома дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) у собак на основе анализа их поведения, зафиксированного на видео.

Синдром дефицита внимания и гиперактивности – психическое расстройство, которое с ранних лет может проявляться у человека и животных. Среди симптомов синдрома, в зависимости от степени его выраженности, обычно выделяются трудности концентрации внимания, восприятия информации, гиперактивность и плохо управляемая импульсивность. Хотя сегодня СДВГ поддается лечению, а во многих странах мира не считается заболеванием, люди и животные, подверженные такому синдрому, могут быть опасны для себя и окружающих.

Ранее ученые из СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно с исследователями из Израиля, Великобритании и Франции обучили нейросетевую модель по видеозаписям определять, есть СДВГ у собак или нет. Новый алгоритм позволяет получить более точную оценку состояния больного животного. Результаты исследований опубликованы в научном журнале Animals.

«Мы придумали новый метод классификации состояний гиперактивности у собак на основе видеоанализа. Теперь наша модель на основе машинного обучения может не просто выявлять СДВГ, но и с высокой точностью определять степень его проявления. Это важно для проведения более эффективной терапии заболевания», – рассказывает руководитель проекта, доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дмитрий Ильич Каплун.

Учёные использовали для обучения нейросетевой модели видеозаписи из ветеринарных клиник, на которых фиксировалась активность собак с СДВГ. Эксперименты проходили в комнате, специально размеченной по системе координат. Благодаря этому автоматически выстраивались траектории движения собак в различных ситуациях. Затем на основе собранной статистики искусственный интеллект выявлял закономерности и делал вывод о степени гиперактивности животного.

«Наше решение может использоваться в телемедицине, которая активно развивается, в том числе в ветеринарии. И здесь основная задача разработанной системы – помочь врачу быстрее и точнее диагностировать степень СДВГ. Точность определения степени выраженности синдрома нашей моделью составляет около 81%».

Доцент кафедры АПУ Дмитрий Ильич Каплун

Сейчас ученые работают над повышением точности диагностики состояний СДВГ и возможностью выявлять его симптомы на ранних стадиях. Одна из конечных целей ученых – использовать полученный опыт для лечения людей.