NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Sesteki değişiklikler yaygındır ve Parkinson hastalığında erken ortaya çıkar. Bu ses değişikliklerinin korrelatları, inter-arytenoid mesafesi gibi dört boyutlu laringeal bilgisayarlı tomografi görüntülemesi, hastalığın varlığı ve şiddeti konusunda umut verici biyobelirteçlerdir. Bununla birlikte, arytenoidler arası mesafenin manuel ölçümü, büyük ölçekli araştırmalarda ve klinik ortamlarda fizibilitesini sınırlayan zahmetli bir süreçtir. Otomatik ölçüm yöntemleri bir çözüm sunar. Burada, arytenoidler arası mesafeyi otomatik bir şekilde belirleyen bir makine öğrenme modülü sunuyoruz. Parkinson hastalığı olan katılımcılardan görüntüleme ve sağlıklı kontroller üzerine otomatik inter-arytenoid mesafe ölçümleri elde ettik ve daha sonra bunları manuel olarak türetilmiş tahminlere karşı doğruladık. Değiştirilmiş bir Bland-Altman analizinde, otomatik ve manuel teknikler arasında 1.52 mm (95% anlaşma sınırı -1.7 ila 4.7 mm) ortalama bir önyargı bulduk, bu da otomatik ve manuel yöntemler arasındaki dilim seçiminde farklılıklar nedeniyle değişkenlik nedeniyle 0.52 mm (95% anlaşma sınırı -1.9 ila 2.9 mm) ortalama bir önyargıya iyileşir. Sonuçlarımız, otomatik makine öğrenme modülümüzle arytenoidler arası mesafenin tahminlerinin doğru olduğunu ve Parkinson hastalığındaki laringeal değişiklikleri inceleyen gelecekteki çalışmalarda kullanılacak umut verici bir aracı temsil ettiğini göstermektedir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Changes to the voice are prevalent and occur early in Parkinson's disease. Correlates of these voice changes on four-dimensional laryngeal computed-tomography imaging, such as the inter-arytenoid distance, are promising biomarkers of the disease's presence and severity. However, manual measurement of the inter-arytenoid distance is a laborious process, limiting its feasibility in large-scale research and clinical settings. Automated methods of measurement provide a solution. Here, we present a machine-learning module which determines the inter-arytenoid distance in an automated manner. We obtained automated inter-arytenoid distance readings on imaging from participants with Parkinson's disease as well as healthy controls, and then validated these against manually derived estimates. On a modified Bland-Altman analysis, we found a mean bias of 1.52 mm (95% limits of agreement -1.7 to 4.7 mm) between the automated and manual techniques, which improves to a mean bias of 0.52 mm (95% limits of agreement -1.9 to 2.9 mm) when variability due to differences in slice selection between the automated and manual methods are removed. Our results demonstrate that estimates of the inter-arytenoid distance with our automated machine-learning module are accurate, and represents a promising tool to be utilized in future work studying the laryngeal changes in Parkinson's disease.
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.