NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
AmaçÇalışma, Parkinsonizm nedeniyle meydana gelen en yüksek kallozal doku değişimine karşılık gelen en iyi korpus kallozum (CC) alt bölgesini tanımlamak için yapılır. Bu bağlamda, CC'nin yerel ikili desen (LBP) tabanlı doku analizinin (TA) etkinliği, korteksin farklı bölgelerine bağlı kallosal lifin topografik dağılımındaki değişiklikleri ölçmek için gerçekleştirilir. CC'deki en yüksek doku değişiminin kapsamı diferansiyel tanı için kullanılır.Materyaller ve yöntemlerÇalışma Parkinson hastalığı (PD) (n = 20) ve atipik Parkinson bozuklukları olan denekleri içeriyordu - çoklu sistem atrofisi (MSA) (n = 20), Progresif supranükleer palsi (PSP) (n = 20) ve sağlıklı kontroller (n = 20). Her konu için, orta-sagittal CC içinde ROI çıkarmasını otomatikleştirdik, ardından LBP TA. HC'ye karşı her bozukluk için iki sınıf destek vektör makinesi (SVM) sınıflandırması, enerji ve entropi gibi ekstrakte edilmiş LBP özellikleri kullanılarak gerçekleştirilir. Doğru sınıflandırma oranı (CCR), iyi bilinen Witelson ve Hofer şemalarına dayanan CC alt bölgelerinin her birinde doğru sınıflandırılmış ROI'lerin kesri olarak hesaplanır. CCR değerlerine dayanarak, "Scatter Index (SI)", sınıf başına tüm konular arasında yerelleştirilmiş (0'a daha yakın) veya dağınık ( 1'e daha yakın) metinsel değişikliklerin CC alt bölgeleri arasında nasıl olduğunu yakalamak için önerilmiştir. Hastalık gruplarını sınıflandırmak için CCR değerleri daha fazla kullanılmaktadır.SonuçlarKıbrıs'ın orta gövdesinde dokudaki en yüksek değişiklik gözlenir. Bu bulgunun tutarlılığı, PSP'de (%15) ve MSA'da (%25) PD'ye kıyasla (%47) daha lokalize metinsel değişikliklerle sonuçlanan belirli bir sınıftaki tüm konular için SI kullanılarak ölçülür. Hastalık grupları arasında sınıflandırma, PD-NC'den PSP'nin sınıflandırılmasında% 90'lık maksimum sınıflandırma doğruluğuna neden olur.Sonuçumuz, Parkinson bozukluklarının MR'sında doku değişiminin analizinde önerilen metodolojinin etkinliğini göstermektedir ve bu nedenle bilgisayar destekli diferansiyel tanıda değerli bir araç olma potansiyeline sahiptir.
Özgün kaynak özetini okuyun
PurposeThe study is conducted to identify the best corpus callosum (CC) sub-region that corresponds to highest callosal tissue alteration occurred due to Parkinsonism. In this regard the efficacy of local binary pattern (LBP) based texture analysis (TA) of CC is performed to quantify the changes in topographical distribution of callosal fiber connected to different regions of cortex. The extent of highest texture alteration in CC is used for differential diagnosis.Materials and methodsStudy included subjects with Parkinson's disease (PD) (n = 20), and atypical Parkinsonian disorders - multiple system atrophy (MSA) (n = 20), Progressive supranuclear palsy (PSP) (n = 20), and healthy controls (n = 20). For each subject, we have automated the ROI extraction within mid-sagittal CC, followed by LBP TA. Two-class support vector machine (SVM) classification for each disorder as against HC is performed using extracted LBP features like energy and entropy. Correct classification ratio (CCR) is computed as the fraction of correctly classified ROIs at each of the CC sub-regions based on well-known Witelson and Hofer schemes. Based on CCR values, the "Scatter Index (SI)" is proposed to capture how localized (closer to 0) or scattered (closer to 1) the textural changes are among the CC sub-regions, across all subjects per class. The CCR values are further utilized to classify the disease groups.ResultsHighest alteration of texture is observed in mid-body of CC. The consistency of this finding is quantified using SI for all subjects in a specific class that results more localized textural changes in PSP (15%) and MSA (25%), in comparison to PD (47%). Classification among disease groups results maximum classification accuracy of 90% in classifying PSP from PD-NC.ConclusionOur result demonstrates the efficacy of proposed methodology in analyzing tissue alteration in MRI of Parkinsonian disorders and thus has potential to become valuable tool in computer aided differential diagnosis.
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.