NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Beyin ve hesaplamalarının sinir hücresi ölümlerinden ve telafi edici öğrenme süreçlerinden nasıl etkilendiğini hala bilmiyoruz, çünkü bunlar nörodejeneratif hastalıklarda (ND) gelişir. Takviye edici öğrenme süreçleri genellikle hastalığın beynin büyük bölümlerini zaten etkilediği bir noktada gözlenen ND semptomlarıdır. Motor ve / veya zihinsel bozukluklar (dementias) gibi ND semptomlarını kaydedebilir ve hatta bunların yapısal etkileri henüz anlaşılmamış olsa da semptomatik rahatlama sağlayabilir. Çeşitli terapilerin yardımıyla hastalığın semptomlarını izleyebileceğimiz ve kısmen telafi edebileceğimiz birkaç yıl sağlayabilen erken teşhis almak çok önemlidir. Parkinson hastalığı (PD) durumunda, klasik nörolojik testlere ek olarak, göz hareketlerinin ölçümleri teşhis edilir. PD hastalarının refleksif saccades (RS) lerinde gecikme, genlik ve süre ölçümleri yaptık. Ölçüme dayalı tanılarımızın sonuçlarını standart nörolojik tanılarla karşılaştırdık. Çalışmamızın amacı, durum özelliklerinin nörologun teşhisini nasıl öngördüğünü sınıflandırmaktı. n = 10 hasta için, hasta yaşı ve RS'ye dayalı parametreler, yaklaşık% 80'lik bireysel hastalarda nörolojik semptomların öngörülerinde küresel bir doğruluk sağladı. Dahası, kısmen hasta ‘iyi olma’ puanlarıyla ilgili üç özellik ekleyerek, tahmin accuracies'lerimiz %90'a yükseldi. Öngörüsel algoritmalarımız, Naveve Bayes, Karar Ağaçları / Masalar ve Rastgele Ormanlar (KNIME / WEKA'da uygulanan) gibi diğer sınıflandırıcılarla karşılaştırdığımız kaba küme teorisini kullanır. RS'nin PD'deki semptom ilerlemesinin değerlendirilmesi için güçlü biyobelirteçler olduğunu gösterdik.
Özgün kaynak özetini okuyun
We still do not know how the brain and its computations are affected by nerve cell deaths and their compensatory learning processes, as these develop in neurodegenerative diseases (ND). Compensatory learning processes are ND symptoms usually observed at a point when the disease has already affected large parts of the brain. We can register symptoms of ND such as motor and/or mental disorders (dementias) and even provide symptomatic relief, though the structural effects of these are in most cases not yet understood. It is very important to obtain early diagnosis, which can provide several years in which we can monitor and partly compensate for the disease's symptoms, with the help of various therapies. In the case of Parkinson's disease (PD), in addition to classical neurological tests, measurements of eye movements are diagnostic. We have performed measurements of latency, amplitude, and duration in reflexive saccades (RS) of PD patients. We have compared the results of our measurement-based diagnoses with standard neurological ones. The purpose of our work was to classify how condition attributes predict the neurologist's diagnosis. For n = 10 patients, the patient age and parameters based on RS gave a global accuracy in predictions of neurological symptoms in individual patients of about 80%. Further, by adding three attributes partly related to patient 'well-being' scores, our prediction accuracies increased to 90%. Our predictive algorithms use rough set theory, which we have compared with other classifiers such as Naïve Bayes, Decision Trees/Tables, and Random Forests (implemented in KNIME/WEKA). We have demonstrated that RS are powerful biomarkers for assessment of symptom progression in PD.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.