NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı, hastaların yaşam kalitesini kötüleştiren motor bozukluğu ile sonuçlanır. Günlük aktivitelere olumsuz müdahale eden semptomlardan biri, tedavinin sonucunu izlemek için ölçülmesi gereken kinetik titremedir. Kinetik titremenin nicelleştirilmesi için yeni bir enstrümantasyon yöntemi önerilmiştir, bir hasta tarafından sayısallaştırıcı bir tablet üzerine çizilen dairelerin analizine dayanmaktadır. Bu yaklaşımın amacı, eğitimli klinisyenler tarafından gerçekleştirilene eşdeğer bir titreme puanı elde etmektir. Modeller, hastaların çizimlerinden hesaplanan parametrelere dayanarak titreme puanlarını tahmin etmek için en az mutlak büzülme ve seçim operatörü (LASSO) yöntemi ile eğitilir. Sinyal parametrisi hem uzman bilgisinden hem de yapay bir sinir ağının ham verilere verdiği tepkiden türetilmiştir, böylece yaklaşım multimodal olarak adlandırılmıştır. Takılan modeller sonunda çizimlerde yakalanan kinetik sarsıntının toplu puanlarını sağlayan model toplulukları halinde birleştirilir. Yöntem, 64 Parkinson hastasından elde edilen bir dizi klinik veri ile doğrulandı. Sunulan yaklaşımla kinetik titremenin otomatik ve objektif olarak ölçülmesi, Pearson'un titremenin görsel derecelendirmeleri ile model tahminleri arasındaki korelasyonların en iyi performans gösteren modellerde 0.839 ile 0.890 arasında değiştiği için umut verici sonuçlar verdi.
Özgün kaynak özetini okuyun
Parkinson's disease results in motor impairment that deteriorates patients' quality of life. One of the symptoms negatively interfering with daily activities is kinetic tremor which should be measured to monitor the outcome of therapy. A new instrumented method of quantification of the kinetic tremor is proposed, based on the analysis of circles drawn on a digitizing tablet by a patient. The aim of this approach is to obtain a tremor scoring equivalent to that performed by trained clinicians. Models are trained with the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) method to predict the tremor scores on the basis of the parameters computed from the patients' drawings. Signal parametrization is derived from both expert knowledge and the response of an artificial neural network to the raw data, thus the approach was named multimodal. The fitted models are eventually combined into model ensembles that provide aggregated scores of the kinetic tremor captured in the drawings. The method was verified with a set of clinical data acquired from 64 Parkinson's disease patients. Automated and objective quantification of the kinetic tremor with the presented approach yielded promising results, as the Pearson's correlations between the visual ratings of tremor and the model predictions ranged from 0.839 to 0.890 in the best-performing models.
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.