論文の概要: Machine Learning-Based Differential Diagnosis of Parkinson's Disease Using Kinematic Feature Extraction and Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02014v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 14:43:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:08:47.915987
• Title: Machine Learning-Based Differential Diagnosis of Parkinson's Disease Using Kinematic Feature Extraction and Selection
• Title（参考訳）: 運動学的特徴抽出と選択を用いた機械学習によるパーキンソン病の鑑別診断
• Authors: Masahiro Matsumoto, Abu Saleh Musa Miah, Nobuyoshi Asai, Jungpil Shin,
• Abstract要約: 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は進行性核上性麻痺(PSP)や多系統萎縮(MSA)などの他の神経変性疾患と症状を共有している 本稿では,PD,PSP,MSA,健康管理の鑑別診断を行う機械学習システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6249768559720121
• License:
• Abstract: Parkinson's disease (PD), the second most common neurodegenerative disorder, is characterized by dopaminergic neuron loss and the accumulation of abnormal synuclein. PD presents both motor and non-motor symptoms that progressively impair daily functioning. The severity of these symptoms is typically assessed using the MDS-UPDRS rating scale, which is subjective and dependent on the physician's experience. Additionally, PD shares symptoms with other neurodegenerative diseases, such as progressive supranuclear palsy (PSP) and multiple system atrophy (MSA), complicating accurate diagnosis. To address these diagnostic challenges, we propose a machine learning-based system for differential diagnosis of PD, PSP, MSA, and healthy controls (HC). This system utilizes a kinematic feature-based hierarchical feature extraction and selection approach. Initially, 18 kinematic features are extracted, including two newly proposed features: Thumb-to-index vector velocity and acceleration, which provide insights into motor control patterns. In addition, 41 statistical features were extracted here from each kinematic feature, including some new approaches such as Average Absolute Change, Rhythm, Amplitude, Frequency, Standard Deviation of Frequency, and Slope. Feature selection is performed using One-way ANOVA to rank features, followed by Sequential Forward Floating Selection (SFFS) to identify the most relevant ones, aiming to reduce the computational complexity. The final feature set is used for classification, achieving a classification accuracy of 66.67% for each dataset and 88.89% for each patient, with particularly high performance for the MSA and HC groups using the SVM algorithm. This system shows potential as a rapid and accurate diagnostic tool in clinical practice, though further data collection and refinement are needed to enhance its reliability.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(英: Parkinson's disease、PD)は、ドーパミン作動性ニューロンの喪失と、異常なシナクレインの蓄積を特徴とする神経変性疾患である。 PDは、運動障害と非運動障害の両方を呈し、日々の機能不全が進行する。 これらの症状の重症度は、主観的で医師の経験に依存するMDS-UPDRS評価尺度を用いて評価されるのが一般的である。 さらに、PDは進行性核上性麻痺(PSP)や多系統萎縮(MSA)などの他の神経変性疾患と症状を共有しており、正確な診断が難しい。 これらの課題に対処するために,PD,PSP,MSA,健康管理(HC)の鑑別診断を行う機械学習システムを提案する。 本システムは,キネマティックな特徴量に基づく階層的特徴抽出と選択手法を利用する。 当初は18のキネマティックな特徴が抽出され、その中にはThumb-to-indexベクター速度とアクセラレーションという2つの新しい特徴が含まれており、運動制御パターンの洞察を提供する。 さらに, 平均絶対値変化, リズム, 振幅, 周波数, 周波数の標準偏差, 傾斜などの新しい手法を含む, 41の統計的特徴を各運動学的特徴から抽出した。 特徴の選択は、特徴のランク付けにOne-way ANOVAを使用し、次にSequential Forward Floating Selection (SFFS) を使用して最も関連性の高いものを特定する。 最終特徴セットは分類に使用され、データセットごとに66.67%、患者毎に88.89%の分類精度が達成され、特にSVMアルゴリズムを用いてMSAとHCグループのパフォーマンスが向上している。 このシステムは臨床実践において迅速かつ正確な診断ツールとしての可能性を示しているが、信頼性を高めるためにはさらなるデータ収集と改善が必要である。

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