Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accurate early detection of Parkinson's disease from SPECT imaging through Convolutional Neural Networks

論文の概要: Accurate early detection of Parkinson's disease from SPECT imaging through Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05348v1
Date: Fri, 06 Dec 2024 16:14:02 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-10 14:56:24.411663
Title: Accurate early detection of Parkinson's disease from SPECT imaging through Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いたSPECT画像からのパーキンソン病の正確な早期検出
Authors: R. Prashanth,
Abstract要約: パーキンソン病(PD)の早期かつ正確な診断は臨床的に重要な課題である。本研究では、SPECT画像の特徴を用いて機械学習モデルを構築し、早期PDおよびSWEDD被検体を正常から検出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Early and accurate detection of Parkinson's disease (PD) is a crucial diagnostic challenge carrying immense clinical significance, for effective treatment regimens and patient management. For instance, a group of subjects termed SWEDD who are clinically diagnosed as PD, but show normal Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT) scans, change their diagnosis as non-PD after few years of follow up, and in the meantime, they are treated with PD medications which do more harm than good. In this work, machine learning models are developed using features from SPECT images to detect early PD and SWEDD subjects from normal. These models were observed to perform with high accuracy. It is inferred from the study that these diagnostic models carry potential to help PD clinicians in the diagnostic process
Abstract（参考訳）: パーキンソン病(PD)の早期かつ正確な診断は、効果的な治療体制と患者管理のために、非常に重要な臨床的意義を持つ重要な診断課題である。例えば、SWEDD(SWEDD)と呼ばれるある被験者は、臨床的にPDと診断されるが、正常な単光子放射CT(SPECT)スキャンを示し、数年経過した後に非PDと診断し、その間に、より有害なPD薬を投与する。本研究では、SPECT画像の特徴を用いて機械学習モデルを構築し、早期PDおよびSWEDD被検体を正常から検出する。これらのモデルは高精度に動作することが観察された。これらの診断モデルがPD臨床医の診断過程に役立つ可能性を秘めているという研究から推測されている。

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