NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka plan Nörodejeneratif hastalıkların görülme sıklığı arttıkça, ilgili yapay zeka araştırması giderek daha da ilerlemektedir. Bu çalışmada, bu alandaki literatürü, bu alandaki önde gelen dergileri, kurumları, yazarları ve ülkeleri madencilik amacıyla bibliyometrik ve görselleştirme yöntemleriyle analiz ediyor ve gelecekteki olası araştırma eğilimleri üzerine spekülasyon yapmak için anahtar kelimeleri analiz ediyoruz.MetodlarÇalışmamız, 2015-2025 yılları arasında Web of Science Core Collection veritabanından 1,921 ilgili yayın çıkardı. Yerleşik scientometrik araçları kullanarak kapsamlı bibliometrik analizler ve bilgi haritalama görselleştirmeleri yaptık: CiteSpace ve Bibliometrix.Results Toplam 1921 dokümanı çalışmaya dahil edildi, bu alandaki yayın sayısı genel olarak artan bir eğilim gösterdi ve ortalama alıntı sayısı 2019'dan bu yana aşağı doğru bir eğilim gösterdi. Dergiler arasında en çok bilimsel rapor sayısı vardı. Ayrıca 22 temel dergi tespit ettik. Kurum bilge, Londra Üniversitesi en yüksek katılıma sahiptir. Yazarlar arasında en fazla yayın sayısı Benzinger, Tammie'dir. En yüksek atıf sayısı Fingere Elizabeth'tir. Ulusal düzeyde, ABD bu alanda etki açısından dünyada bir numaradır ve Çin, her ikisi de diğer ülkelerin çok önünde olan ve bu alana önemli katkıda bulunan iki numaradır. Anahtar kelimelerin analizi Alzheimer hastalığının, makine öğreniminin, Parkinson hastalığının ve derin öğrenmenin merkeziliğini gösterdi. Tüm çalışmalar yedi küme elde etmek için anahtar kelimelere dayalı olarak kümelenmiştir: 0. bağışıklık sızması; 1. Parkinson hastalığı; 2. multipl skleroz; 3. hafif bilişsel bozukluk; 4. derin öğrenme; 5. makine öğrenimi; 6. freesurfer; 7. ölçek. Buna ek olarak, Parkinson hastalığı, derin öğrenme ve makine öğrenimi olan trend konularının devamını da bulduk.Anahtar kelimeler ve zaman arasındaki ilişkiye dayanarak, dört olası araştırma eğilimi olduğunu tahmin ediyoruz: 1. Multimodal veri füzyonu ile hassas tanı. 2. Patolojik mekanizma analizi ve hedef keşfi. 3. Yorumlanabilir yapay zeka ve klinik çeviri. 4. Bölünmüş hastalıklar için teknoloji farklılaşması.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundAs the incidence of neurodegenerative diseases increases, the related AI research is getting more and more advanced. In this study, we analyze the literature in this field over the last decade through bibliometric and visualization methods with the aim of mining the prominent journals, institutions, authors, and countries in this field and analyzing the keywords in order to speculate on possible future research trends.MethodsOur study extracted 1,921 relevant publications spanning 2015-2025 from the Web of Science Core Collection database. We conducted comprehensive bibliometric analyses and knowledge mapping visualizations using established scientometric tools: CiteSpace and Bibliometrix.ResultsA total of 1921 documents were included in the study, the number of publications in this field showed an overall increasing trend, and the average number of citations showed a downward trend since 2019. Among the journals, Scientific Reports had the highest number of publications. In addition, we identified 22 core journals. Institution wise, University of London has the highest participation. Among the authors, the highest number of publications is Benzinger, Tammie. The highest number of citations is Fingere Elizabeth. At the national level, the United States is number one in the world in terms of influence in this field, and China is ranked number two, both of which are well ahead of other countries and are major contributors to this field. The analysis of keywords showed the centrality of Alzheimer disease, machine learning, Parkinsons disease, and deep learning. All the studies were clustered based on keywords to get seven clusters: 0. immune infiltration; 1. Parkinsons disease; 2. multiple sclerosis; 3. mild cognitive impairment; 4. deep learning; 5. machine learning; 6. freesurfer; 7. scale. In addition, we also found the continuation of the trending topics, which are Parkinsons disease, deep learning, and machine learning.ConclusionBased on the relationship between keywords and time, we speculate that there are four possible research trends: 1. Precision diagnosis with multimodal data fusion. 2. Pathological mechanism analysis and target discovery. 3. Interpretable AI and clinical translation. 4. Technology differentiation for subdivided diseases.
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.