Hodnocení využití technik strojového učení ke klasifikaci neurodegenerativních PARKinsonových syndromů (umělá inteligence) (PARKIA)

Diagnóza Parkinsonovy nemoci (PD) se opírá především o klinické pozorování pacienta, hledání tří charakteristických symptomů a někdy zůstává skutečnou výzvou. Algoritmy strojového učení (ML) by mohly pomoci včas diagnostikovat PD a odlišit idiopatickou PD od atypických parkinsonských syndromů.

V této souvislosti práce týmu Castillo-Barnes poskytla sadu zobrazovacích funkcí založených na morfologických charakteristikách extrahovaných ze skenů jednofotonové emisní počítačové tomografie (SPECT) DaTSCAN® nebo Ioflupane (radiofarmakum značené jódem-123) k rozlišení zdravých účastníků. od účastníků s Parkinsonovou nemocí ve vyváženém souboru SPECT z databáze „Parkinson's Progression Markers Initiative“ (PPMI).

Tým Shabii et al hodnotil klasifikační výkon pacientů s Parkinsonovou nemocí a normálních kontrol, když jsou semikvantitativní ukazatele a tvarové znaky získané na dopaminovém transportéru (DAT) pomocí Ioflupane (123I-IP) jednofotonové emisní počítačové tomografie (SPECT). kombinované jako funkce strojového učení (ML).

Metody založené na umělé inteligenci mohou zlepšit diagnostická hodnocení. Několik dopaminergních zobrazovacích studií využívajících AI uvádělo až 90% přesnost diagnózy PD.

Tyto automatizované přístupy využívají metody strojového učení založené na texturních analýzách k (i) rozlišení PD a zdravých subjektů, (ii) odlišení PD a vaskulárního parkinsonismu a (iii) rozlišení mezi různými formami atypického parkinsonismu.

Studie provedená ve 2 centrech s použitím modelu lineárního vektoru podpory (SVM) rozlišila pacienty s PD a zdravé subjekty s přesností 82,5 %. Tento výkon je podobný vizuálnímu hodnocení nukleárními lékaři. Lineární model SVM založený na hodnotách voxelů statistických údajů parametrické snímky dokázaly odlišit PD od vaskulárního parkinsonismu s přesností 90,4 %. Tým Nancy má rozsáhlé zkušenosti s detekcí PD při SPECT a SPECT/CT skenech pomocí Ioflupane nebo DaTSCAN™