NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Dünya Sağlık Örgütü'ne (WHO) göre, Parkinson hastalığı (PD), Alzheimer hastalığı (AD), psikiyatrik sorunlar, uykusuzluk, anksiyete ve duyusal anormallikler gibi diğer sorunlara ek olarak yavaş hareket, sertlik, titreme ve dengesizlik gibi motor semptomlara neden olan beynin nörodejeneratif bir hastalığıdır. Yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) gibi teknikler, bu sorunları gidermek ve PD için tanı prosedürünü iyileştirmek için benzer terapötik görünümlere sahip PD ve normal kontrollerin (NC) sınıflandırılması için oluşturulmuştur. Bu makalede, subjektif hastalığın teşhisinde uygulanan veri kümelerinin, çeşitli modalitelerin, deneysel kurulumların ve mimarilerin kullanımının derinlemesine bir analizini sunmak için Eylül 2022'ye kadar yayınlanan araştırma makalelerinin bir literatür araştırmasını inceliyoruz. Bu analiz, çeşitli veri kümelerinin, metodolojilerinin ve özelliklerinin bir listesi ile toplam 217 araştırma yayını içerir. Bu bulgular, ML/DL yöntemlerinin ve yeni biyobelirteçlerin, tıbbi karar vermede uygulama için umut verici sonuçlar tuttuğunu ve PD'nin daha metodik ve kapsamlı bir şekilde tespit edilmesine yol açtığını göstermektedir. Son olarak, zorlukların altını çiziyor ve gelecekteki Parkinson araştırmaları için yapısal manyetik rezonans görüntüleme (sMRI), DaTSCAN ve tek foton emisyonlu bilgisayarlı tomografi (SPECT) verileri ile alt gruplandırma ve bağlantı analizi için kullanılabilecek yaklaşımların seçilmesi konusunda uygun öneriler sunuyoruz.
Özgün kaynak özetini okuyun
According to the World Health Organization (WHO), Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease of the brain that causes motor symptoms including slower movement, rigidity, tremor, and imbalance in addition to other problems like Alzheimer's disease (AD), psychiatric problems, insomnia, anxiety, and sensory abnormalities. Techniques including artificial intelligence (AI), machine learning (ML), and deep learning (DL) have been established for the classification of PD and normal controls (NC) with similar therapeutic appearances in order to address these problems and improve the diagnostic procedure for PD. In this article, we examine a literature survey of research articles published up to September 2022 in order to present an in-depth analysis of the use of datasets, various modalities, experimental setups, and architectures that have been applied in the diagnosis of subjective disease. This analysis includes a total of 217 research publications with a list of the various datasets, methodologies, and features. These findings suggest that ML/DL methods and novel biomarkers hold promising results for application in medical decision-making, leading to a more methodical and thorough detection of PD. Finally, we highlight the challenges and provide appropriate recommendations on selecting approaches that might be used for subgrouping and connection analysis with structural magnetic resonance imaging (sMRI), DaTSCAN, and single-photon emission computerized tomography (SPECT) data for future Parkinson's research.
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.