NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Subtalamik çekirdeğin (STN-DBS) derin beyin uyarımı Parkinson hastalığı (PD) olan hastaların sesi üzerinde ilgili etkiler yapabilir. Bu çalışmada STN-DBS.Materials ve metotları olan PD hastalarının seslerini objektif olarak analiz etmek için yapay zekayı kullandık Kesitsel bir çalışmada, 108 kontrol ve 101 PD hastasına kayıt yaptırdık. PD kohortu iki gruba ayrıldı: İlk grup STN-DBS'li 50 hastayı içeriyordu ve ikinci grup en iyi tıbbi tedaviyi alan 51 hastayı içeriyordu. Sesler, Unified Parkinson's Disease Rating Scale part-III subitem for voice (UPDRS-III-v) kullanılarak klinik olarak değerlendirildi. Belirli makine öğrenme algoritmalarını kullanarak sesleri kaydettik ve analiz ettik. Olasılık oranı (LR) klinik-enstrümantal korelasyonlar için objektif bir ölçü olarak da hesaplandı.SonuçlarKlinik olarak, STN-DBS hastalarında ses bozukluğu, oral tedavi görenlere göre daha fazlaydı. Makine öğrenimini kullanarak, STN-DBS hastalarının sesleri ile oral tedavi altındakiler arasında objektif ve doğru bir şekilde ayırt ediyoruz. Ayrıca, LR'ler ne kadar büyükse, UPDRS-III-v puanları o kadar yüksek olduğundan önemli klinik-enstrümantal korelasyonlar bulduk.DiscussionSTN-DBS, PD'li hastalarda konuşmayı kötüleştiriyor, makine öğrenme ses analizi ile objektif olarak gösterildiği gibi.
Özgün kaynak özetini okuyun
IntroductionDeep brain stimulation of the subthalamic nucleus (STN-DBS) can exert relevant effects on the voice of patients with Parkinson's disease (PD). In this study, we used artificial intelligence to objectively analyze the voices of PD patients with STN-DBS.Materials and methodsIn a cross-sectional study, we enrolled 108 controls and 101 patients with PD. The cohort of PD was divided into two groups: the first group included 50 patients with STN-DBS, and the second group included 51 patients receiving the best medical treatment. The voices were clinically evaluated using the Unified Parkinson's Disease Rating Scale part-III subitem for voice (UPDRS-III-v). We recorded and then analyzed voices using specific machine-learning algorithms. The likelihood ratio (LR) was also calculated as an objective measure for clinical-instrumental correlations.ResultsClinically, voice impairment was greater in STN-DBS patients than in those who received oral treatment. Using machine learning, we objectively and accurately distinguished between the voices of STN-DBS patients and those under oral treatments. We also found significant clinical-instrumental correlations since the greater the LRs, the higher the UPDRS-III-v scores.DiscussionSTN-DBS deteriorates speech in patients with PD, as objectively demonstrated by machine-learning voice analysis.
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.