論文の概要: A multimodal approach for Parkinson disease analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15517v1
- Date: Thu, 10 Mar 2022 08:37:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-03 18:27:04.133707
- Title: A multimodal approach for Parkinson disease analysis
- Title(参考訳): パーキンソン病解析のためのマルチモーダルアプローチ
- Authors: Marcos Faundez-Zanuy, Antonio Satue-Villar, Jiri Mekyska, Viridiana
Arreola, Pilar Sanz, Carles Paul, Luis Guirao, Mateu Serra, Laia Rofes, Pere
Clav\'e, Enric Sesa-Nogueras, Josep Roure
- Abstract要約: パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、一般人口の0.1-1%に達する2番目に頻度の高い神経変性疾患である。
最も明らかな症状は運動に関連するもので、震動、剛性、運動の遅さ、歩行困難などがある。
本稿では,音声・手書き分析が,PDにおける摂食・バランス障害の予測・指標として信頼性が高いかどうかを評価するプロジェクトについて述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Parkinson's disease (PD) is the second most frequent neurodegenerative
disease with prevalence among general population reaching 0.1-1 %, and an
annual incidence between 1.3-2.0/10000 inhabitants. The mean age at diagnosis
of PD is 55 and most patients are between 50 and 80 years old. The most obvious
symptoms are movement-related; these include tremor, rigidity, slowness of
movement and walking difficulties. Frequently these are the symptoms that lead
to the PD diagnoses. Later, thinking and behavioral problems may arise, and
other symptoms include cognitive impairment and sensory, sleep and emotional
problems. In this paper we will present an ongoing project that will evaluate
if voice and handwriting analysis can be reliable predictors/indicators of
swallowing and balance impairments in PD. An important advantage of voice and
handwritten analysis is its low intrusiveness and easy implementation in
clinical practice. Thus, if a significant correlation between these simple
analyses and the gold standard video-fluoroscopic analysis will imply simpler
and less stressing diagnostic test for the patients as well as the use of
cheaper analysis systems.
- Abstract(参考訳): パーキンソン病(Parkinson's disease、PD)は、一般人口が0.1-1%に達する2番目に頻度の高い神経変性疾患である。
PDの診断時の平均年齢は55歳であり、ほとんどの患者は50歳から80歳である。
最も明白な症状は運動関連であり、震え、剛性、運動の遅さ、歩行困難がある。
これらはしばしばPD診断につながる症状である。
その後、思考や行動の問題が起こり、認知障害や感覚障害、睡眠、感情障害などの症状が生じる。
本稿では,音声・手書き分析が,PDにおける摂食・バランス障害の予測・指標として信頼性が高いかどうかを評価するプロジェクトについて述べる。
音声および手書き分析の重要な利点は、その低侵入性と臨床実践の容易な実施である。
したがって、これらの簡易分析と金標準ビデオ・フルオロスコープ分析との間に有意な相関がある場合、患者の診断検査がより簡単で、より安価な分析システムを使用することが示される。
関連論文リスト
- Determining the severity of Parkinson's disease in patients using a
multi task neural network [0.7499722271664147]
パーキンソン病は進行すると容易に診断できるが、早期の診断は困難である。
本研究では,音声分析から容易に抽出できる変数の集合を解析する。
99.15%の成功率は、パーキンソン病またはパーキンソン病以外の重度のパーキンソン病に罹患しているかどうかを予測する問題で達成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-08T08:55:34Z) - Predicting Parkinson's disease evolution using deep learning [1.4610685586329806]
パーキンソン病は、世界の人口の1%近くで起こる神経疾患である。
パーキンソン病の診断に利用できる血液検査やバイオマーカーは1つもない。
進行の段階を特定するために設計されたAIツールは存在しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-28T10:30:54Z) - Remote Medication Status Prediction for Individuals with Parkinson's
Disease using Time-series Data from Smartphones [75.23250968928578]
本稿では,パーキンソン病患者のmPowerデータセットを用いて薬剤状態を予測する方法を提案する。
提案手法は,3つの薬物状態を客観的に予測する上で有望な結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-26T02:08:08Z) - Pose-based Tremor Classification for Parkinson's Disease Diagnosis from
Video [13.6403722052414]
パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、様々な運動障害症状を引き起こす進行性神経変性疾患である。
パーキンソンの震動はPDの強い一般化性を示す最も主要な症状の1つである。
本稿では,SPAPNetを提案する。SPAPNetは,PD警告サインとして,低コストのPT分類結果を提供するための入力として,カメラに面する人間の動作の,コンシューマグレードの非侵襲的なビデオ記録のみを必要とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-14T11:32:42Z) - Automatic Classification of Neuromuscular Diseases in Children Using
Photoacoustic Imaging [77.32032399775152]
神経筋疾患(NMD)は、医療システムと社会の両方に重大な負担をもたらす。
激しい進行性筋力低下、筋変性、収縮、変形、進行性障害を引き起こす。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-27T16:37:19Z) - Linear Prediction Residual for Efficient Diagnosis of Parkinson's
Disease from Gait [1.713291434132985]
パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、慢性的に進行する神経疾患であり、硬直性、震動、姿勢不安定をもたらす。
PDを診断するための明確な医療検査はなく、診断は主に臨床演習である。
歩行からPDを診断する高速かつ高精度なLPGNetを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-09T20:23:54Z) - Vision-based Estimation of MDS-UPDRS Gait Scores for Assessing
Parkinson's Disease Motor Severity [39.51722822896373]
パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、運動機能に影響を及ぼす進行性神経疾患である。
PD障害の身体的重症度は、運動障害学会統一パーキンソン病評価尺度によって定量化することができる。
MDS-UPDRSの歩行スコアに基づいて、個人が撮影する非侵襲的な映像を観察し、3次元の身体骨格を抽出し、時間を通して追跡し、運動を分類するコンピュータビジョンベースモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-17T11:49:30Z) - Joint Prediction and Time Estimation of COVID-19 Developing Severe
Symptoms using Chest CT Scan [49.209225484926634]
術後に重篤な症状を発症するかどうかを判定するための共同分類法と回帰法を提案する。
提案手法は,各試料の重量を考慮し,外乱の影響を低減し,不均衡な分類の問題を検討する。
提案手法では, 重症症例の予測精度76.97%, 相関係数0.524, 変換時間0.55日差が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-07T12:16:37Z) - Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using
Deep Multiple-Instance Learning [59.74684475991192]
パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。
PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。
本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-06T09:02:30Z) - Towards Causality-Aware Inferring: A Sequential Discriminative Approach
for Medical Diagnosis [142.90770786804507]
医学診断アシスタント(MDA)は、疾患を識別するための症状を逐次調査する対話型診断エージェントを構築することを目的としている。
この研究は、因果図を利用して、MDAにおけるこれらの重要な問題に対処しようとする。
本稿では,他の記録から知識を引き出すことにより,非記録的調査に効果的に答える確率に基づく患者シミュレータを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-14T02:05:54Z) - Analysis and Evaluation of Handwriting in Patients with Parkinson's
Disease Using kinematic, Geometrical, and Non-linear Features [0.0]
手書き分析は、診断を支援し、パーキンソン病の進行をモニタリングするのに役立ちます。
本稿では,パーキンソン病にともなう手書き障害をモデル化するための特徴群の重要性を評価することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-13T09:54:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。