NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı (PD), motor ve bilişsel işlevleri etkileyen yaşla ilişkili ilerici ve karmaşık bir nörodejeneratif bozukluktur. Şu anda bir tedavi olmadığı için, tedavinin etkinliğini artırmak ve semptomlarını kontrol etmek için erken teşhis ve doğru prognoz gereklidir. Tıbbi görüntüleme, özellikle manyetik rezonans görüntüleme (MRI), tanı ve prognozda yardımcı olmak için destek sistemleri geliştirmek için değerli bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Mevcut literatür, hastalığın beyindeki yapısal ve fonksiyonel tezahürlerinin anlaşılmasını geliştirmeyi amaçlamaktadır. Derin öğrenme (DL) ve diğer makine öğrenimi (ML) teknikleri gibi nörogörüntülemeye yapay zeka uygulayarak, daha önce bilinmeyen ilişkiler ve desenler bu yüksek boyutlu verilerde ortaya çıkarılabilir. Bununla birlikte, bu çözümlerin klinik uygulamaya güvenli bir şekilde entegre edilebilmesi için birkaç konunun ele alınması gerekir. Bu inceleme, beyin MR'ında PD'nin otomatik teşhisi ve prognozu için analiz edilen son ML tekniklerine kapsamlı bir genel bakış sağlar. Tıbbi tanıya ML uygulanmasındaki temel zorluklar ve bunun PD için etkileri de ele alınmaktadır, hastanelere güvenli çeviri için mevcut sınırlamalar dahil. Bu zorluklar üç düzeyde analiz edilir: hastalığa özgü, göreve özgü ve teknolojiye özgü. Son olarak, her bir meydan okuma ve gelecekteki perspektifler için potansiyel gelecek yönleri tartışılmaktadır.
Özgün kaynak özetini okuyun
Parkinson's disease (PD) is a progressive and complex neurodegenerative disorder associated with age that affects motor and cognitive functions. As there is currently no cure, early diagnosis and accurate prognosis are essential to increase the effectiveness of treatment and control its symptoms. Medical imaging, specifically magnetic resonance imaging (MRI), has emerged as a valuable tool for developing support systems to assist in diagnosis and prognosis. The current literature aims to improve understanding of the disease's structural and functional manifestations in the brain. By applying artificial intelligence to neuroimaging, such as deep learning (DL) and other machine learning (ML) techniques, previously unknown relationships and patterns can be revealed in this high-dimensional data. However, several issues must be addressed before these solutions can be safely integrated into clinical practice. This review provides a comprehensive overview of recent ML techniques analyzed for the automatic diagnosis and prognosis of PD in brain MRI. The main challenges in applying ML to medical diagnosis and its implications for PD are also addressed, including current limitations for safe translation into hospitals. These challenges are analyzed at three levels: disease-specific, task-specific, and technology-specific. Finally, potential future directions for each challenge and future perspectives are discussed.
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.