NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığındaki (PD) eşitlik bozuklukları dopaminerjik ilaç veya derin beyin stimülasyonu (DBS) ile tedavi edilir, ancak yanıtın büyüklüğü bireyler arasında değişkendir. Bilgisayar görme temelli yaklaşımlar daha önce videolarda parkinsonian yürüyüşünün ciddiyetini ölçmek için değerlendirilmiş, ancak tedaviye yanıt olarak bireyler içindeki değişiklikleri tespit etme yetenekleri için değerlendirilmemiştir. Bu pilot çalışma, parkinsonizm videoları üzerinde eğitilmiş bir vizyon tabanlı modelin, ilaç tedavisi ve DBS kullanımına yanıt olarak PD'li kişilerde parkinsonian yürüyüşte iyileşmeyi tespit edip edemediğini inceler.MetodsA mekansal-zamansal grafik convolutional model, MDS-UPDRS-gait puanlarını, uyuşturucu kaynaklı parkinsonizme sahip 14 yaşlı yetişkinden 362 videoda tahmin etmek için eğitildi. Bu model daha sonra, aynı klinik ziyaret sırasında ON ve OFF ilaç ve DBS tedavisi sırasında kaydedilen PD'li 13 kişiden 42 eşleştirilmiş videodan oluşan farklı bir veri kümesinde MDS-UPDRS-gait puanlarını tahmin etmek için kullanıldı. İstatistiksel yöntemler, modelin ON ve OFF eyaletlerindeki yürüyüş değişikliklerine yanıt verip vermediğini değerlendirmek için kullanıldı.SonuçlarModel tarafından tahmin edilen MDS-UPDRS-gait puanları ortalama olarak daha düşüktü (gelişmiş yürüyüşü temsil ediyor; p = 0.017, Cohen'in d = 0,495) ON ilaç ve DBS tedavi koşulları sırasında. ON ve OFF durumları arasındaki farkların büyüklüğü, model tahminleri ve klinisyen ek açıklamalar arasında anlamlı bir şekilde korelasyon gösterdi (p = 0.004). Tahmin edilen puanlar klinisyen puanları ile anlamlı bir şekilde ilişkiliydi (Kendall'ın tau-b = 0.301, p = 0.010), ancak klinisyen puanlarına kıyasla daha küçük bir aralıkta dağıtıldı.Parkinsonian yürüyüşünde eğitilmiş bir vizyon tabanlı model, farklı bir PD kohortunda MDS-UPDRS-gait puanlarını doğru bir şekilde tahmin etmedi, ancak ilaç ve DBS kullanımına yanıt olarak zayıf, ancak istatistiksel olarak anlamlı değişiklikler tespit etti. Birçok farklı ortamda ve tedavi koşullarında yakalanan videoların büyük, klinik olarak onaylanmış veri kümeleri, parkinsonian yürüyüşünün doğru görüş tabanlı modellerini geliştirmek için gereklidir.
Özgün kaynak özetini okuyun
IntroductionGait impairments in Parkinson's disease (PD) are treated with dopaminergic medication or deep-brain stimulation (DBS), although the magnitude of the response is variable between individuals. Computer vision-based approaches have previously been evaluated for measuring the severity of parkinsonian gait in videos, but have not been evaluated for their ability to identify changes within individuals in response to treatment. This pilot study examines whether a vision-based model, trained on videos of parkinsonism, is able to detect improvement in parkinsonian gait in people with PD in response to medication and DBS use.MethodsA spatial-temporal graph convolutional model was trained to predict MDS-UPDRS-gait scores in 362 videos from 14 older adults with drug-induced parkinsonism. This model was then used to predict MDS-UPDRS-gait scores on a different dataset of 42 paired videos from 13 individuals with PD, recorded while ON and OFF medication and DBS treatment during the same clinical visit. Statistical methods were used to assess whether the model was responsive to changes in gait in the ON and OFF states.ResultsThe MDS-UPDRS-gait scores predicted by the model were lower on average (representing improved gait; p = 0.017, Cohen's d = 0.495) during the ON medication and DBS treatment conditions. The magnitude of the differences between ON and OFF state was significantly correlated between model predictions and clinician annotations (p = 0.004). The predicted scores were significantly correlated with the clinician scores (Kendall's tau-b = 0.301, p = 0.010), but were distributed in a smaller range as compared to the clinician scores.ConclusionA vision-based model trained on parkinsonian gait did not accurately predict MDS-UPDRS-gait scores in a different PD cohort, but detected weak, but statistically significant proportional changes in response to medication and DBS use. Large, clinically validated datasets of videos captured in many different settings and treatment conditions are required to develop accurate vision-based models of parkinsonian gait.
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.