NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı hastaları, hayatlarını normal sağlıklı kontrollerden farklı kılan çok sayıda motor semptomla karşı karşıyadır. Bu motor semptomlardan titreme ve bradikinezi, bu hastalığın tüm aşamalarında nispeten yaygındır. Bu semptomların değerlendirilmesi genellikle sonuçların doğruluğunun hala açık bir soru olduğu geleneksel yöntemlerle yapılır. Bu araştırma, PD'li kişilerde sarsıntı ve bradikinezinin objektif bir değerlendirmesi için bir çözüm önerdi (tremor ile 60 yaş üstü 10 yaşlı yetişkin ve bradikinezi ile 60 yaş üstü 10 yaşlı yetişkin) ve 60 yaş üstü 20 sağlıklı yaşlı yetişkin. Fiziksel hareketler, atalet sensörleri, yani 3D ivmeölçer ve jiroskop kullanılarak geliştirilen bir AWEAR bilezik ile kaydedildi. Katılımcılar, Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) temel alınarak yapılan klinik değerlendirme sırasında nörologlar tarafından benimsenen üst ekstremite motor aktivitelerini gerçekleştirdiler. Hastaları sağlıklı kontrollerden ayırmak için, doğrusal olmayan temporal ve spektral özelliklerin daha büyük bir fark gösterdiği temporal ve spektral özellikler çıkarıldı. Hem denetimli hem de denetimsiz makine öğrenme sınıflandırıcıları iyi sonuçlar sağlar. 40 bireyden nöral ağ kümelemesi 34 bireyi doğru sınıflarda ayırt ederken, KNN yaklaşımı %91.7'yi doğru bir şekilde ayırt etti. Klinik bir ortamda doktor, hastanın titremesini ve bradikinezisini hızlı ve daha yüksek bir doğrulukla anlamak için cihazı kullanabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Parkinson's disease patients face numerous motor symptoms that eventually make their life different from those of normal healthy controls. Out of these motor symptoms, tremor and bradykinesia, are relatively prevalent in all stages of this disease. The assessment of these symptoms is usually performed by traditional methods where the accuracy of results is still an open question. This research proposed a solution for an objective assessment of tremor and bradykinesia in subjects with PD (10 older adults aged greater than 60 years with tremor and 10 older adults aged greater than 60 years with bradykinesia) and 20 healthy older adults aged greater than 60 years. Physical movements were recorded by means of an AWEAR bracelet developed using inertial sensors, i.e., 3D accelerometer and gyroscope. Participants performed upper extremities motor activities as adopted by neurologists during the clinical assessment based on Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS). For discriminating the patients from healthy controls, temporal and spectral features were extracted, out of which non-linear temporal and spectral features show greater difference. Both supervised and unsupervised machine learning classifiers provide good results. Out of 40 individuals, neural net clustering discriminated 34 individuals in correct classes, while the KNN approach discriminated 91.7% accurately. In a clinical environment, the doctor can use the device to comprehend the tremor and bradykinesia of patients quickly and with higher accuracy.
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.