Оценка использования методов машинного обучения для классификации нейродегенеративных ПАРКинсоновских синдромов (искусственный интеллект) (PARKIA)

Диагноз болезни Паркинсона (БП) основывается главным образом на клиническом наблюдении за пациентом, поиске трех характерных симптомов и иногда остается настоящей проблемой. Алгоритмы машинного обучения (ML) могут помочь диагностировать болезнь Паркинсона на ранней стадии и дифференцировать идиопатическую болезнь Паркинсона от атипичных синдромов Паркинсона.

В этом контексте работа группы Кастильо-Барнса предоставила набор функций визуализации, основанных на морфологических характеристиках, извлеченных из однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ) DaTSCAN® или Ioflupane (радиофармацевтический препарат, меченный йодом-123), для выявления здоровых участников. от участников с болезнью Паркинсона в сбалансированном наборе ОФЭКТ из базы данных «Инициатива маркеров прогрессирования болезни Паркинсона» (PPMI).

Группа Shabii и соавт. оценила эффективность классификации пациентов с болезнью Паркинсона и контрольной группы, когда полуколичественные показатели и особенности формы, полученные на переносчике дофамина (DAT) с помощью однофотонной эмиссионной компьютерной томографии (ОФЭКТ) с йофлупаном (123I-IP). в сочетании с функцией машинного обучения (ML).

Методы на основе ИИ могут улучшить диагностические оценки. Несколько исследований дофаминергической визуализации с использованием ИИ показали точность до 90% для диагностики БП.

Эти автоматизированные подходы используют методы машинного обучения, основанные на анализе текстуры, для (i) дифференциации БП и здоровых субъектов, (ii) дифференциации БП и сосудистого паркинсонизма и (iii) различения различных форм атипичного паркинсонизма.

Исследование, проведенное в 2 центрах с использованием модели линейной машины опорных векторов (SVM), различало пациентов с БП и здоровых людей с точностью 82,5%. Эта производительность аналогична визуальной оценке врачами-ядерщиками. параметрические изображения позволяли дифференцировать БП от сосудистого паркинсонизма с точностью 90,4%. Команда Нэнси имеет большой опыт в обнаружении БП при ОФЭКТ и ОФЭКТ/КТ с помощью Ioflupane или DaTSCAN™.