NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Arka planGit donması (FoG), Parkinson hastalığının, özellikle ilerlemenin sonraki aşamalarında yaygın bir belirtisidir. Normal yürüyüş düzenleri sırasında istemsiz durarak karakterize edilen FoG, düşme riskini büyük ölçüde artırır ve yaşam kalitesini azaltır. FoG'nin karmaşık sunumu ve etiyolojisi göz önüne alındığında, mevcut tedaviler bölümleri yönetmede etkisiz olduğunu kanıtlamıştır. Son yıllarda, makine öğrenme algoritmaları, biyomedikal veri kümelerinden eyleme geçirilebilir klinik anlayışlar elde etmek için kullanılmıştır. Nöromekanik disfonksiyonun bir tezahürü olarak, yaklaşan FoG bölümleri giyilebilir cihazlar ve sensörler tarafından toplanan verilerle karakterize edilebilir.Bu tarama incelemesi, FoG.Methods'un kişiselleştirilmiş yönetimini geliştirmek için makinenin mevcut manzarasını ve derin öğrenme türevli biyobelirteçleri değerlendirirBu tarama incelemesi, incelemeleri taramak için yerleşik metodolojik çerçeveler kullanılarak gerçekleştirildi ve PRISMA-ScR kontrol listesi kullanılarak rapor edildi. Üç veritabanları sorgulandı, 60 çalışma veren tarama ile.SonuçlarDerin öğrenme teknikleri hakkında bildirilen otuz dokuz makale, en yaygın mimariler evrişimsel sinir ağları ve uzun kısa süreli bellek modelleri olmak.Çeşitli yerlerde giyilebilir ConclusionsInertial ölçüm birimleri, pratik uygulama için umut verici bir yöntem olabilir. Kapalı döngü FoG terapileri oluşturmak için, algoritmalar robotik dış iskeletler veya adaptif derin beyin stimülasyonu gibi gerçek zamanlı sistemlere entegre edilebilir. Gelecekteki çalışmalar, ampülatif cihazlardan veri setleri oluşturmanın yanı sıra dağıtılmış hesaplama stratejileri, gerçek zamanlı FoG yönetimine yol açabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundFreezing of gait (FoG) is a common symptom of Parkinson's disease, especially in its later stages of progression. Characterized by involuntary stopping during normal gait patterns, FoG greatly increases fall risk, reducing quality of life. Given the complex presentation and etiology of FoG, current treatments have proven ineffective in managing episodes. In recent years, machine learning algorithms have been leveraged to derive actionable clinical insights from biomedical datasets. As a manifestation of neuromechanical dysfunction, impending FoG episodes may be characterized through data collected by wearable devices and sensors.ObjectiveThis scoping review evaluates the current landscape of machine and deep learning-derived biomarkers to enhance the personalized management of FoG.MethodsThis scoping review was conducted using established methodological frameworks for scoping reviews and is reported in accordance using the PRISMA-ScR checklist. Three databases were queried, with screening yielding 60 studies.ResultsThirty-nine papers reported on deep learning techniques, with the most common architectures being convolutional neural networks and long short-term memory models.ConclusionsInertial measurement units, which can be worn on various locations, may be a promising modality for practical implementation. To generate closed-loop FoG therapies, algorithms can be integrated into real-time systems like robotic exoskeletons or adaptive deep brain stimulation. Future work in generating datasets from ambulatory devices, as well as distributed computing strategies, may lead to real-time FoG management.
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.