NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Nörodejeneratif (ND) hastalığı olan hastaların tipik bir özelliği, beyinden kasa giden yolu kesebilen ve böylece hareket bozukluklarına neden olabilen motor fonksiyonun bozulmasıdır. Amyotrofik lateral skleroz hastalığı (ALS) olan hastalar için, bozukluk motor nöronların kaybından kaynaklanır. Parkinson hastalığı (PD) ve Huntington hastalığı (HD) olan hastalar için ise, bazal ganglia disfonksiyonu ile ilgilidir. Daha önce yapılan çalışmalar, ND hastalarının hastalık yönetimi amacıyla karakterize edilmesinde yürüyüş analizinin kullanımını göstermiştir. Bununla birlikte, çoğu çalışma, ND yürüyüşünü normal yürüyüşten ayırt edebilen karakteristik özelliklerin çıkarılmasına odaklanır. Çok az çalışma, doğrusal olmayan yürüyüş dinamiklerinin ND yürüyüşünü karakterize etmede modellemenin fizibilitesini göstermiştir. Bu nedenle, bu çalışmada, ND hastalığı olan hastaların yürüyüşünün tanımlanması için uyarlanabilir bir nöro-bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) temel alınarak yeni bir yaklaşım sunulmuştur. Önerilen ANFIS modeli, nöral ağ adaptif yeteneklerini ve bulanık mantık nitel yaklaşımını birleştirir. Modele giriş değişkenleri olarak adım aralıkları, duruş aralıkları ve çift destek aralıkları gibi Gait dinamikleri kullanılmıştır. Parçacık sürüsü optimizasyonu (PSO) algoritması, ANFIS modelinin parametrelerini öğrenmek için kullanılmıştır. Sistemin performansı hassasiyet, özgüllük ve doğruluk açısından leave-one-out çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak değerlendirildi. 13 ALS hastası, 15 PD hastası, 20 HD hastası ve 16 sağlıklı kontrol deneksinden oluşan bir veri setindeki rekabetçi sınıflandırma sonuçları, ND hastalarının yürüyüş özelliklerini temsil etmede yaklaşımımızın etkinliğini gösterdi.
Özgün kaynak özetini okuyun
A common feature that is typical of the patients with neurodegenerative (ND) disease is the impairment of motor function, which can interrupt the pathway from cerebrum to the muscle and thus cause movement disorders. For patients with amyotrophic lateral sclerosis disease (ALS), the impairment is caused by the loss of motor neurons. While for patients with Parkinson's disease (PD) and Huntington's disease (HD), it is related to the basal ganglia dysfunction. Previously studies have demonstrated the usage of gait analysis in characterizing the ND patients for the purpose of disease management. However, most studies focus on extracting characteristic features that can differentiate ND gait from normal gait. Few studies have demonstrated the feasibility of modelling the nonlinear gait dynamics in characterizing the ND gait. Therefore, in this study, a novel approach based on an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is presented for identification of the gait of patients with ND disease. The proposed ANFIS model combines neural network adaptive capabilities and the fuzzy logic qualitative approach. Gait dynamics such as stride intervals, stance intervals, and double support intervals were used as the input variables to the model. The particle swarm optimization (PSO) algorithm was utilized to learn the parameters of the ANFIS model. The performance of the system was evaluated in terms of sensitivity, specificity, and accuracy using the leave-one-out cross-validation method. The competitive classification results on a dataset of 13 ALS patients, 15 PD patients, 20 HD patients, and 16 healthy control subjects indicated the effectiveness of our approach in representing the gait characteristics of ND patients.
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.