NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı (PD), merkezi sinir sisteminin hem motor hem de motor olmayan fonksiyonları etkileyen uzun süreli dejeneratif bir hastalığıdır. Çoğu durumda, belirtiler yavaş yavaş gelişir, durum ilerledikçe motor olmayan semptomlar sıklığı artar. Tremorlar, sertlik, yavaş hareketler ve yürüme zorluğu erken belirtilerin bazılarıdır. Biliş, davranış, uyku ve düşünme ile ilgili sorunlar olabilir. PD'nin neden olduğu demans, hastalık ilerledikçe daha yaygın hale gelir. PD'nin gelişimi, sonunda azalan fonksiyona katkıda bulunan belirli hareket dizileriyle bağlantılıdır. Parkinson hastalığı (PWPD) olan hastalar, kısa bir süre duraklayan verimli bir şekilde ilerleyen aralıklı yürüyüş donması (FOG) eşlik eden yavaş, dağınık bir yürüyüşe sahiptir. Şiddetli PD'li bireylerde FOG, düşmelerle ilgili nörolojik bir eksikliktir ve hastanın yaşam standardı üzerinde olumsuz bir etkiye sahiptir. Yapay zeka (AI) ve ortam zekası (AMI) ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır, çünkü zeka yeni bilgiler edinme ve yeni bağlamlarda kullanma yeteneğidir. Ambiyans bize eşlik eden şeydir, yapay ise insanlar tarafından geliştirilen bir şeyi temsil eder. Giyilebilir teknolojiler, FOG'yu tanımak ve hastaları periyodik işaretlerle tekrar yürümeye teşvik etmek için tasarlanmaktadır. Makale, AI'yı gerçek zamanlı ve tam robotik ile müdahaleci olmayan, işaretsiz bir değerlendirme yapmak için kullanan benzersiz bir otomatik eylem açıklaması yaklaşımı önermektedir. Bu bilgisayarlı yöntem tespiti hızlandırır ve insan hatasından korur. Yeni teknolojilerin ortaya çıkmasıyla ortaya çıkan önemli gelişmelere rağmen, mevcut değerlendirme platformları harcamalar, teşhis hassasiyeti, hız ve basitlik arasındaki ideal dengeyi hala vuramamaktadır. Önerilen yaklaşımın değeri, hareket izleme cihazlarının her biri tarafından toplanan yürüyüş parametrelerinin karşılaştırılması yoluyla görülebilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Parkinson's disease (PD) is a long-term degenerative disease of the central nervous system that affects both motor and non-motor functions. In most cases, symptoms develop gradually, with non-motor symptoms increasing in frequency as the condition progresses. Tremors, stiffness, slow movements, and difficulty walking are some of the early symptoms. There may be problems with cognition, behavior, sleep, and thinking. Dementia caused by PD becomes more common as the disease progresses. The development of PD is linked to certain sequences of motion that eventually contribute to diminished function. Patients with Parkinson's disease (PWPD) have a sluggish, scattered gait that is accompanied by intermittent freezing of gait (FOG), in which efficient heading briefly pauses. In individuals with severe PD, FOG is a neurological deficit that is related to falls and has an unfavorable impact on the patient's standard of living. Artificial intelligence (AI) and ambient intelligence (AmI) are inextricably linked as intelligence is the ability to gain new information and employ it in novel contexts. The ambience is what accompanies us, while artificial represents something developed by humans. Wearable technologies are being designed to recognize FOG and support patients in the beginning to walk again via periodic cueing. The article proposes a unique automated approach for action description that utilizes AI to carry out a non-intrusive, markerless evaluation in real-time and with full robotics. This computerized method accelerates detection and safeguards from human error. Despite significant improvements brought about by the advent of novel technologies, the available assessment platforms still fail to strike the ideal equilibrium among expenditure, diagnostic precision, velocity, and simplicity. The value of the recommended approach can be seen through a comparison of the gait parameters collected by each of the motion-tracking gadgets.
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.