NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson Hastalığı (PD), en sık görülen nörolojik bozukluklar arasındadır. Yapay zekayı ve özellikle derin öğrenmeyi kullanan yaklaşımlar, umut verici sonuçlarla geniş ölçüde benimsenmiştir. Bu çalışma, 2016 ve Ocak 2023 tarihleri arasında, yürüyüş, üst ekstremite hareketi, konuşma ve yüz ifadesi ile ilgili bilgilere dayanarak hastalığın semptomlarının ve özelliklerinin prognozu ve evriminde kullanılan derin öğrenme tekniklerinin yanı sıra yukarıda belirtilen modalitelerden birden fazlasının kaynaşması üzerine kapsamlı bir inceleme sunmaktadır. Araştırma, 87 orijinal araştırma yayınının seçilmesiyle sonuçlandı; bunlardan, kullanılan öğrenme ve geliştirme süreci, demografik bilgiler, birincil sonuçlar ve duyusal ekipmanla ilgili bilgilerle ilgili ilgili ilgili bilgileri özetledik. İncelenen araştırmaya göre, çeşitli derin öğrenme algoritmaları ve çerçeveleri, geleneksel makine öğrenimi yaklaşımlarını geride bırakarak PD ile ilgili birçok görevde en son teknolojiye sahip performansa ulaştı. Bu arada, mevcut araştırmadaki önemli dezavantajları, veri kullanılabilirliği ve modellerin yorumlanabilirliği eksikliği de dahil olmak üzere tanımlıyoruz. Derin öğrenmedeki hızlı ilerlemeler ve erişilebilir verilerdeki artış, yakın gelecekte bu zorlukların üstesinden gelme ve bu teknolojinin klinik ortamlarda geniş bir şekilde uygulanması için fırsat sağlar.
Özgün kaynak özetini okuyun
Parkinson's Disease (PD) is among the most frequent neurological disorders. Approaches that employ artificial intelligence and notably deep learning, have been extensively embraced with promising outcomes. This study dispenses an exhaustive review between 2016 and January 2023 on deep learning techniques used in the prognosis and evolution of symptoms and characteristics of the disease based on gait, upper limb movement, speech and facial expression-related information as well as the fusion of more than one of the aforementioned modalities. The search resulted in the selection of 87 original research publications, of which we have summarized the relevant information regarding the utilized learning and development process, demographic information, primary outcomes, and sensory equipment related information. Various deep learning algorithms and frameworks have attained state-of-the-art performance in many PD-related tasks by outperforming conventional machine learning approaches, according to the research reviewed. In the meanwhile, we identify significant drawbacks in the existing research, including a lack of data availability and interpretability of models. The fast advancements in deep learning and the rise in accessible data provide the opportunity to address these difficulties in the near future and for the broad application of this technology in clinical settings.
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.