Машинное обучение и дислексия: классификация индивидуальных структурных нейровизуализационных сканов студентов с дислексией и без нее

Метааналитические исследования показывают, что дислексия характеризуется тонкими и пространственно распределенными вариациями анатомии мозга, хотя многие из них не достигают статистической значимости после поправки на множественные сравнения. Чтобы обойти ограничения, связанные со значимостью и характерные для традиционных методов анализа, а также обеспечить прогностическую ценность, мы применили метод машинного обучения — метод опорных векторов — для дифференциации лиц с дислексией и без нее. В выборке из 22 студентов с дислексией (20 женщин) и 27 студентов без дислексии (25 женщин) в возрасте 18–21 года точность классификации составила 80% (p < 0,001; d′ = 1,67) на основе различий в сером веществе (чувствительность — 82%, специфичность — 78%). Воксели, наиболее надежно использовавшиеся для классификации, располагались в левой затылочно-веретеновидной извилине (LOFG), правой затылочно-веретеновидной извилине (ROFG) и левой нижней теменной дольке (LIPL). Кроме того, уверенность классификации (например, доля случаев правильной классификации участника) коррелировала с выраженностью дислексии (r = 0,47). Также были выявлены различные статистически значимые корреляции между тремя анатомическими областями и поведенческими показателями правописания, фонологии и чтения целых слов. Корреляций с поведенческими показателями кратковременной памяти и зрительно-внимательной спутанности обнаружено не было. Эти данные указывают на то, что LOFG, ROFG и LIPL представляют собой нейроэндофенотип и потенциальные биомаркеры типов дислексии, связанных с чтением, правописанием и фонологией. Во второй независимой выборке из 876 молодых взрослых из общей популяции был протестирован классификатор, обученный на первой выборке; точность классификации составила 59% (p = 0,07; d′ = 0,65). Снижение точности классификации было обусловлено высокой долей ложных тревог. Это исследование подтверждает возможность применения машинного обучения в анатомической нейровизуализации мозга.