論文の概要: Advancing Parkinson's Disease Progression Prediction: Comparing Long Short-Term Memory Networks and Kolmogorov-Arnold Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20744v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 06:36:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:06:54.161803
• Title: Advancing Parkinson's Disease Progression Prediction: Comparing Long Short-Term Memory Networks and Kolmogorov-Arnold Networks
• Title（参考訳）: パーキンソン病の進行予測の改善 : 長期記憶ネットワークとコルモゴロフ・アルノルドネットワークの比較
• Authors: Abhinav Roy, Bhavesh Gyanchandani, Aditya Oza, Abhishek Sharma,
• Abstract要約: パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、運動機能と非運動機能を障害する変性神経疾患である。 しかし、現在の診断方法は、しばしば費用がかかり、時間がかかり、専門的な機器や専門知識が必要になる。 本研究では,回帰手法,LSTM(Long Short-Term Memory)ネットワーク,KAN(Kolmogorov Arnold Networks)を用いてPD進行を予測する革新的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9022387674252539
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• Abstract: Parkinson's Disease (PD) is a degenerative neurological disorder that impairs motor and non-motor functions, significantly reducing quality of life and increasing mortality risk. Early and accurate detection of PD progression is vital for effective management and improved patient outcomes. Current diagnostic methods, however, are often costly, time-consuming, and require specialized equipment and expertise. This work proposes an innovative approach to predicting PD progression using regression methods, Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and Kolmogorov Arnold Networks (KAN). KAN, utilizing spline-parametrized univariate functions, allows for dynamic learning of activation patterns, unlike traditional linear models. The Movement Disorder Society-Sponsored Revision of the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS) is a comprehensive tool for evaluating PD symptoms and is commonly used to measure disease progression. Additionally, protein or peptide abnormalities are linked to PD onset and progression. Identifying these associations can aid in predicting disease progression and understanding molecular changes. Comparing multiple models, including LSTM and KAN, this study aims to identify the method that delivers the highest metrics. The analysis reveals that KAN, with its dynamic learning capabilities, outperforms other approaches in predicting PD progression. This research highlights the potential of AI and machine learning in healthcare, paving the way for advanced computational models to enhance clinical predictions and improve patient care and treatment strategies in PD management.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、運動機能と非運動機能を障害し、生命の質を著しく低下させ、死亡リスクを増大させる変性神経疾患である。 PD進行の早期かつ正確な検出は、効果的な管理と患者の予後改善に不可欠である。 しかし、現在の診断方法は、しばしば費用がかかり、時間がかかり、専門的な機器や専門知識が必要になる。 本研究では、回帰法、LSTM(Long Short-Term Memory)ネットワーク、KAN(Kolmogorov Arnold Networks)を用いてPD進行を予測する革新的なアプローチを提案する。 スプラインパラメタライズされた単変数関数を利用するkanは、従来の線形モデルとは異なり、アクティベーションパターンの動的学習を可能にする。 運動障害学会 (Motion Disorder Society-Sponsored Revision of the Unified Parkinson's Disease Rating Scale, MDS-UPDRS) は、PDの症状を評価するための総合的なツールであり、疾患の進行を測定するために一般的に用いられている。 さらに、タンパク質やペプチドの異常はPDの発症と進行に結びついている。 これらの関連を同定することは、病気の進行を予測し、分子的変化を理解するのに役立つ。 本研究は,LSTM や Kan など複数のモデルと比較し,最も高い指標を提供する手法を特定することを目的とする。 解析の結果,Kanの動的学習能力はPD進行を予測する他の手法よりも優れていることがわかった。 この研究は、医療におけるAIと機械学習の可能性を強調し、臨床予測を強化し、PD管理における患者のケアと治療戦略を改善するための高度な計算モデルを構築する。

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