A review of machine learning and deep learning algorithms for Parkinson's disease detection using handwriting and voice datasets.

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

Parkinson Hastalığı (PD), önemli klinik etkileri olan yaygın bir nörodejeneratif bozukluktur. PD'nin erken ve doğru teşhisi, zamanında müdahale ve kişiselleştirilmiş tedavi için çok önemlidir. Son yıllarda Makine Öğrenimi (ML) ve Derin Öğrenme (DL) teknikleri PD tanısını iyileştirmek için promising araçları olarak ortaya çıkmıştır. Bu inceleme makalesi, ML ve DL tabanlı PD tanılarının mevcut durumunun ayrıntılı bir analizini sunar ve ses, el yazısı ve dalga sarmal veri kümelerine odaklanır. Çalışma ayrıca, sınıflandırıcılar da dahil olmak üzere çeşitli ML ve DL algoritmalarının bu veri kümeleri üzerindeki etkinliğini değerlendirir ve tanı doğruluğunu artırma ve klinik karar vermede yardımcı olma potansiyellerini vurgular. Ek olarak, makale, bu teknikleri kullanarak biyobelirteçlerin tanımlanmasını araştırıyor ve tanı sürecini iyileştirmeye yönelik bilgiler sunuyor. Tartışma, PD tanısında farklı veri formatlarını ve yaygın olarak kullanılan ML ve DL yöntemlerini kapsar ve alana kapsamlı bir genel bakış sağlar. Bu inceleme, gelecekteki araştırmalar için bir yol haritası olarak hizmet eder ve PD tespiti için ML ve DL tabanlı araçların geliştirilmesine rehberlik eder. PD tanısı anlayışımızı ilerleterek ve sonuçta hasta sonuçlarını geliştirerek hem bilimsel topluluğa hem de tıp uygulayıcılarına fayda sağlaması beklenmektedir.

Özgün kaynak özetini okuyun

Parkinson's Disease (PD) is a prevalent neurodegenerative disorder with significant clinical implications. Early and accurate diagnosis of PD is crucial for timely intervention and personalized treatment. In recent years, Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) techniques have emerged as promis-ing tools for improving PD diagnosis. This review paper presents a detailed analysis of the current state of ML and DL-based PD diagnosis, focusing on voice, handwriting, and wave spiral datasets. The study also evaluates the effectiveness of various ML and DL algorithms, including classifiers, on these datasets and highlights their potential in enhancing diagnostic accuracy and aiding clinical decision-making. Additionally, the paper explores the identifi-cation of biomarkers using these techniques, offering insights into improving the diagnostic process. The discussion encompasses different data formats and commonly employed ML and DL methods in PD diagnosis, providing a comprehensive overview of the field. This review serves as a roadmap for future research, guiding the development of ML and DL-based tools for PD detection. It is expected to benefit both the scientific community and medical practitioners by advancing our understanding of PD diagnosis and ultimately improving patient outcomes.

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.