論文の概要: Shoupa: An AI System for Early Diagnosis of Parkinson's Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15234v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 11:32:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 17:55:51.152472
• Title: Shoupa: An AI System for Early Diagnosis of Parkinson's Disease
• Title（参考訳）: shoupa:パーキンソン病の早期診断のためのaiシステム
• Authors: Jingwei Li, Ruitian Wu, Tzu-liang Huang, Zian Pan, Ming-chun Huang
• Abstract要約: パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、進行性神経系疾患であり、580万人以上、特に高齢者に影響を与えた。 早期発見には神経科医やPDスペシャリストが関与する必要があるが、ほとんどの高齢者にはアクセスできない。 本稿では,運動と非運動の両症状を評価する異なるタスクを組み合わせたPD早期検出システムについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2862023695904008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parkinson's Disease (PD) is a progressive nervous system disorder that has affected more than 5.8 million people, especially the elderly. Due to the complexity of its symptoms and its similarity to other neurological disorders, early detection requires neurologists or PD specialists to be involved, which is not accessible to most old people. Therefore, we integrate smart mobile devices with AI technologies. In this paper, we introduce the framework of our developed PD early detection system which combines different tasks evaluating both motor and non-motor symptoms. With the developed model, we help users detect PD punctually in non-clinical settings and figure out their most severe symptoms. The results are expected to be further used for PD rehabilitation guidance and detection of other neurological disorders.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、進行性神経系疾患であり、580万人以上、特に高齢者に影響を与えた。 症状の複雑さと他の神経疾患との類似性のため、早期発見には神経科医やPDスペシャリストが関与する必要があるが、ほとんどの高齢者にはアクセスできない。 そこで我々は、スマートモバイルデバイスとAI技術を統合する。 本稿では,運動症状と非運動症状の両方を評価する異なるタスクを組み合わせるpd早期検出システムの枠組みを提案する。 開発したモデルを用いて,非クリニカルな条件下でPDを一時的に検出し,最も重篤な症状を明らかにする。 この結果は、PDリハビリテーション指導や他の神経疾患の検出にさらに使われることが期待される。

関連論文リスト

• A Survey of Artificial Intelligence in Gait-Based Neurodegenerative Disease Diagnosis [51.07114445705692]
  神経変性疾患(神経変性疾患、ND)は、伝統的に医学的診断とモニタリングのために広範囲の医療資源と人的努力を必要とする。 重要な疾患関連運動症状として、ヒトの歩行を利用して異なるNDを特徴づけることができる。 人工知能(AI)モデルの現在の進歩は、NDの識別と分類のための自動歩行分析を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-21T06:44:40Z)
• AI WALKUP: A Computer-Vision Approach to Quantifying MDS-UPDRS in Parkinson's Disease [26.404367811027996]
  パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、神経変性疾患の2番目に多い疾患である。 PDの既存の評価方法は、様々な種類の運動症状と疾患の進行の重症度を評価するために、運動障害協会(英語版) - Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) である。 我々は、コンピュータビジョンベースのソリューションを使用して、カメラに基づいて人間のポーズ画像をキャプチャし、アルゴリズムを用いて動き分析を再構築し、特徴工学を通して動きの量の特徴を抽出したいと考えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T05:53:34Z)
• PD-ADSV: An Automated Diagnosing System Using Voice Signals and Hard Voting Ensemble Method for Parkinson's Disease [0.0]
  パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、アルツハイマー病に次いで最も広範な運動障害であり、神経変性疾患として2番目に多い疾患である。 運動症状や画像技術は、この病気を診断する最も一般的な方法である。 本研究は音声信号に基づいてPDを診断するための自律システムであるPD-ADSVを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-11T17:24:25Z)
• Deep learning reveals the common spectrum underlying multiple brain disorders in youth and elders from brain functional networks [53.257804915263165]
  ヒトの初期および後期の脳障害は、脳機能における病理学的変化を共有する可能性がある。 病理的共通性に関する神経画像データによる重要な証拠はいまだ発見されていない。 多地点機能磁気共鳴画像データを用いたディープラーニングモデルを構築し、健康的な制御から5つの異なる脳障害を分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T09:22:05Z)
• 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)
• Subgroup discovery of Parkinson's Disease by utilizing a multi-modal smart device system [63.20765930558542]
  われわれはスマートウォッチとスマートフォンを使って、PD患者、DD、HCを含む504人の参加者のマルチモーダルデータを収集した。 様々なモダリティを組み合わせることで,分類精度が向上し,さらにPDクラスタが発見された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-12T08:59:57Z)
• Reducing a complex two-sided smartwatch examination for Parkinson's Disease to an efficient one-sided examination preserving machine learning accuracy [63.20765930558542]
  パーキンソン病(PD)研究における技術ベースアセスメントの実施状況について報告した。 本研究は、両手同期スマートウォッチ測定におけるPDサンプルサイズとして最大である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T09:12:59Z)
• Parkinson's Disease Diagnosis Using Deep Learning [0.0]
  パーキンソン病(Parkinson's Disease、PD)は、慢性変性疾患であり、様々な運動症状や認知症状を引き起こす。 本研究の目的は,深層学習,再帰ニューラルネットワーク(rnn),畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を用いたpd診断プロセスの自動化である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-03T18:39:25Z)
• Early Autism Spectrum Disorders Diagnosis Using Eye-Tracking Technology [62.997667081978825]
  資金不足、資格のある専門家の欠如、そして修正方法に対する信頼度の低いことが、AMDのリアルタイム診断に影響を及ぼす主要な問題である。 我々のチームは、子どもの視線活動の情報に基づいて、ALDの確率を予測するアルゴリズムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-21T20:22:55Z)
• 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)
• 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)

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。