NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Nörodejeneratif hastalıklar ve nöropsikiyatrik hastalıklar da dahil olmak üzere beyin hastalıkları, uzun süredir etkilenen popülasyonların yaşamlarını rahatsız etti ve halk sağlığı üzerinde büyük bir yüke neden oldu. Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI), beyin aktivitesini ölçmek için mükemmel bir nörogörüntüleme teknolojisidir, bu da klinisyenler için beyin hastalıklarının teşhisine yardımcı olmak için yeni bir bakış açısı sağlar. Son yıllarda, makine öğrenimi yöntemleri, geleneksel yöntemlere kıyasla beyin hastalıklarının teşhisinde üstün performans sergiledi ve araştırmacılardan büyük ilgi gördü. Bu makale, son üç yıldaki fMRI verilerine dayanan beyin hastalığı tanısında makine öğrenimi yöntemlerinin temsili araştırmasını gözden geçirerek, Alzheimer hastalığı / midd bilişsel bozukluğu, otizm spektrum bozuklukları, şizofreni ve Parkinson hastalığı dahil olmak üzere en sık görülen dört aktif beyin hastalığı çalışmasına odaklanmaktadır. Bu 55 maddeyi, deneklerin boyutlarının etkisi, çıkarılan özellikler, özellik seçim yöntemleri, sınıflandırma modelleri, doğrulama yöntemleri ve buna karşılık gelen kazanımlar da dahil olmak üzere birden fazla perspektiften özetliyoruz. Son olarak, bu makaleleri analiz ediyoruz ve AI destekli beyin hastalığı teşhisi için yeni fikirlerle bilgisayar ve tıbbın disiplinlerarası alanlarında nörogörüntüleyici bilim insanları ve araştırmacılar sağlamak için gelecekteki araştırma yönlerini tanıtıyoruz.
Özgün kaynak özetini okuyun
Brain diseases, including neurodegenerative diseases and neuropsychiatric diseases, have long plagued the lives of the affected populations and caused a huge burden on public health. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is an excellent neuroimaging technology for measuring brain activity, which provides new insight for clinicians to help diagnose brain diseases. In recent years, machine learning methods have displayed superior performance in diagnosing brain diseases compared to conventional methods, attracting great attention from researchers. This paper reviews the representative research of machine learning methods in brain disease diagnosis based on fMRI data in the recent three years, focusing on the most frequent four active brain disease studies, including Alzheimer's disease/mild cognitive impairment, autism spectrum disorders, schizophrenia, and Parkinson's disease. We summarize these 55 articles from multiple perspectives, including the effect of the size of subjects, extracted features, feature selection methods, classification models, validation methods, and corresponding accuracies. Finally, we analyze these articles and introduce future research directions to provide neuroimaging scientists and researchers in the interdisciplinary fields of computing and medicine with new ideas for AI-aided brain disease diagnosis.
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.