論文の概要: Analysis, Identification and Prediction of Parkinson's disease sub-types
and progression through Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04748v1
- Date: Wed, 7 Jun 2023 19:54:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 17:53:12.097852
- Title: Analysis, Identification and Prediction of Parkinson's disease sub-types
and progression through Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習によるパーキンソン病のサブタイプと進展の解析, 同定および予測
- Authors: Ashwin Ram
- Abstract要約: パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、様々な患者軌道を持つ神経変性疾患である。
根本原因や症状の進行についてはほとんど分かっていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.09170287691728
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Parkinson's disease (PD) is a prevalent neurodegenerative disorder with
varying patient trajectories, yet little is understood about the underlying
causes and symptom progression. The Parkinson's Progression Markers Initiative
(PPMI) has collected comprehensive longitudinal data from diverse patient
cohorts to identify biomarkers and aid in the development of interventions.
Despite over 110 machine learning studies using the PPMI database, the majority
have focused on supervised models for diagnosis prediction, which has limited
impact on understanding patient variability and progression. This paper
addresses this gap by combining supervised and unsupervised machine learning
methods to identify subtypes that accurately predict disease progression in
Parkinson's patients. Building upon previous work, we replicate and extend the
study by integrating unsupervised patient clustering and prediction of present
and future symptoms using 5 additional years of longitudinal data from the
Progressive Parkinson's Markers Initiative (PPMI) database. Our findings
demonstrate accurate prediction of disease trajectories and symptoms at
baseline, offering valuable insights into patient heterogeneity and the
potential for personalized interventions. The integration of supervised and
unsupervised models presents a promising avenue for uncovering latent subgroups
and understanding the complexity of Parkinson's disease progression.
- Abstract（参考訳）: パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、様々な患者の軌跡を持つ神経変性疾患であるが、根本原因や症状の進行についてはほとんど理解されていない。
パーキンソンの進歩マーカーイニシアチブ(PPMI)は、多様な患者コホートから包括的な縦断データを収集し、バイオマーカーを特定し、介入の進展を支援する。
PPMIデータベースを用いた110以上の機械学習研究にもかかわらず、大多数は診断予測のための教師付きモデルに焦点を当てており、これは患者の多様性と進行の理解に限られている。
本稿では,パーキンソン病の進行を正確に予測するサブタイプを特定するために,教師付きと教師なしの機械学習手法を組み合わせることで,このギャップに対処する。
これまでの研究に基づいて,プログレッシブ・パーキンソンズ・マーカーズ・イニシアチブ(ppmi)データベースから得られた5年間の縦断データを用いて,教師なし患者のクラスタリングと現在および将来の症状の予測を統合し,研究を再現・拡張した。
本研究は, 患者の不均一性, パーソナライズされた介入の可能性について, 基礎疾患の軌跡と症状の正確な予測を行った。
教師付きモデルと教師なしモデルの統合は、潜在部分群を明らかにする有望な道を示し、パーキンソン病の進行の複雑さを理解する。
関連論文リスト
- Machine Learning Innovations in CPR: A Comprehensive Survey on Enhanced Resuscitation Techniques [52.71395121577439]
心肺蘇生(CPR)における機械学習(ML)と人工知能(AI)の変革的役割について検討する。
再現結果を改善する上で、予測モデリング、AI強化デバイス、リアルタイムデータ分析の影響を強調している。
本稿は、この新興分野における現在の応用、課題、今後の方向性に関する包括的概要、分類、および批判的分析を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-03T18:01:50Z) - Large Language Models in Drug Discovery and Development: From Disease Mechanisms to Clinical Trials [49.19897427783105]
大規模言語モデル(LLM)の創薬・開発分野への統合は、重要なパラダイムシフトである。
これらの先進的な計算モデルが、ターゲット・ディスリーズ・リンクを明らかにし、複雑なバイオメディカルデータを解釈し、薬物分子設計を強化し、薬物の有効性と安全性を予測し、臨床治験プロセスを促進する方法について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-06T02:03:38Z) - Early Recognition of Parkinson's Disease Through Acoustic Analysis and Machine Learning [0.0]
パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、音声を含む運動機能と非運動機能の両方に大きな影響を及ぼす進行性神経変性疾患である。
本稿では,音声データを用いたPD認識手法の総合的なレビューを行い,機械学習とデータ駆動アプローチの進歩を強調した。
ロジスティック回帰、SVM、ニューラルネットワークなど、さまざまな分類アルゴリズムが検討されている。
以上の結果から,特定の音響特性と高度な機械学習技術は,PDと健常者の間で効果的に区別できることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-22T23:24:02Z) - A Survey of Models for Cognitive Diagnosis: New Developments and Future Directions [66.40362209055023]
本研究の目的は,認知診断の現在のモデルについて,機械学習を用いた新たな展開に注目した調査を行うことである。
モデル構造,パラメータ推定アルゴリズム,モデル評価方法,適用例を比較して,認知診断モデルの最近の傾向を概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-07T18:02:00Z) - Clustering of Disease Trajectories with Explainable Machine Learning: A Case Study on Postoperative Delirium Phenotypes [13.135589459700865]
本稿では,パーソナライズされたPODリスク予測のための教師付き機械学習と,潜在的POD表現型を明らかにするための教師なしクラスタリング技術を組み合わせたアプローチを提案する。
SHAPの特徴空間におけるクラスタリング患者は,真の表現型を回復し,生の特徴空間におけるクラスタリングに優れることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-06T10:05:46Z) - Diagnosis of Parkinson's Disease Using EEG Signals and Machine Learning Techniques: A Comprehensive Study [1.2972104025246092]
本稿では,パーキンソン病のヒト脳波信号解析による診断方法を提案する。
本手法は,脳波信号解析技術と機械学習手法の総合的なレビューを取り入れたものである。
パーキンソン病診断に最適化された高度SVMモデルを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-30T04:25:09Z) - Multi-modal Deep Learning [0.0]
この研究は、CCT(Compact Convolutional Transformer)、Patch Up、そして革新的なCamCenterLoss技術を通じて臨床データ処理を洗練する。
提案手法は,Guo JingYuan の ResNet や StageNet のアプローチと比較して,予測精度の向上と重篤度の向上を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-06T00:36:05Z) - Validating polyp and instrument segmentation methods in colonoscopy through Medico 2020 and MedAI 2021 Challenges [58.32937972322058]
メディコオートマチックポリープセグメンテーション(Medico 2020)と「メディコ:医療画像の透明性(MedAI 2021)」コンペティション。
本報告では, それぞれのコントリビューションを包括的に分析し, ベストパフォーマンスメソッドの強さを強調し, クリニックへの臨床翻訳の可能性について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-30T16:08:45Z) - Domain Shift in Computer Vision models for MRI data analysis: An
Overview [64.69150970967524]
機械学習とコンピュータビジョン手法は、医用画像解析において優れた性能を示している。
しかし、現在臨床応用はごくわずかである。
異なるソースや取得ドメインのデータへのモデルの不適切な転送性は、その理由の1つです。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-14T16:34:21Z) - Machine learning for the diagnosis of Parkinson's disease: A systematic
review [15.463800489731373]
我々は2020年2月14日まで,PubMed と IEEE Xplore データベースを用いて,系統的な文献レビューを行った。
関連情報として抽出され,本システムレビューで提示された計209件の研究結果を含む。
これらの研究は、臨床意思決定における機械学習手法と新しいバイオマーカーの適応の可能性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-13T01:14:04Z) - Learning Binary Semantic Embedding for Histology Image Classification
and Retrieval [56.34863511025423]
バイナリ・セマンティック・エンベディング(LBSE)の学習方法を提案する。
効率的な埋め込み、分類、検索を行い、組織像の解釈可能なコンピュータ支援診断を提供する。
3つのベンチマークデータセットで実施された実験は、様々なシナリオにおいてLBSEの優位性を検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-07T08:36:44Z)
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。