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J-GLOBAL ID：201702210992312052   整理番号：17A1563755

パーキンソン病における運動機能の客観的評価のための呼吸計特徴の可能性【Powered by NICT】

Feasibility of spirography features for objective assessment of motor function in Parkinson’s disease

著者 (9件)： Sadikov Aleksander (University of Ljubljana, Faculty of Computer and Information Science, Vecna pot 113, Ljubljana, Slovenia) ,  Groznik Vida (University of Ljubljana, Faculty of Computer and Information Science, Vecna pot 113, Ljubljana, Slovenia) ,  Mozina Martin (University of Ljubljana, Faculty of Computer and Information Science, Vecna pot 113, Ljubljana, Slovenia) ,  Zabkar Jure (University of Ljubljana, Faculty of Computer and Information Science, Vecna pot 113, Ljubljana, Slovenia) ,  Nyholm Dag (Department of Neuroscience, Neurology, Uppsala University, Uppsala, Sweden) ,  Memedi Mevludin (Computer Engineering, Dalarna University, Borlaenge, Sweden) ,  Memedi Mevludin (Informatics, School of Business, OErebro University, OErebro, Sweden) ,  Bratko Ivan (University of Ljubljana, Faculty of Computer and Information Science, Vecna pot 113, Ljubljana, Slovenia) ,  Georgiev Dejan (Ljubljana University Medical Centre, Department of Neurology, Zaloska 2, Ljubljana, Slovenia)
資料名： Artificial Intelligence in Medicine  (Artificial Intelligence in Medicine)
巻： 81  ページ： 54-62  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0685A  ISSN： 0933-3657  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Parkinson病(PD)は,現在不治の,しかし適切な治療は症状を容易にし,患者の生活の質を著しく改善することができる。PDは慢性疾患であるので,その効率的なモニタリングと管理が非常に重要である。本論文の目的は,運動変動を経験し,進行性PD患者の運動症状を評価する自動的に,早期パーキンソン病(PD)運動症状を検出するように設計された呼吸計応用の特徴と方法論を使用することの実現可能性を調べることであった。より具体的には,目的は,bradykinesias(下投与の結果として生じる運動のスローネス)および運動障害(薬物投与の結果として生じる不随意運動)に関連する運動症状を客観的に評価するした。スロベニアスパイログラフィー応用の特徴と前処理法を用いたスウェーデンの縦断的臨床研究からのスパイログラフィーデータおよび臨床評価を組み合わせた。研究は,六十五の進歩したPD患者と三年の経過に亘って30,000螺旋描画測定を含んでいる。機械学習法を用いてWebインタフェイスのアニメーション螺旋を認めた臨床医により評価した上肢運動機能障害の「原因」(動作緩慢または運動障害)を予測するために学習した。分類モデルも理解するための試験した。この目的のために可視化技術を用いて,スパイラル絞り(またはそのアニメーション)のどの部分が与えられた分類のための重要なとして臨床医に視覚手がかりを提示することである。スロベニアの応用からの特徴記述と前処理と機械学習法を用いて86%の分類精度と0.90AUCでもたらした。症例の90%以上に有用な必然的ではないにしても臨床医もその分類の計算機の視覚説明を評価し少なくとも意味のある。比較的高い分類精度とAUCはPD患者の客観的なモニタリングのためのこの手法の有用性を示した。コンピュータの説明の肯定的な評価は意思決定支援環境におけるこの方法論の使用の可能性を示唆している。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 上肢 ,  *呼吸計 ,  *Parkinson病 ,  視覚 ,  アニメーション ,  前処理 ,  患者 ,  スロベニア共和国 ,  クオリティオブライフ ,  機械学習 ,  運動障害
準シソーラス用語： 分類精度 ,  臨床医 ,  運動症状 ,  *運動機能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： パーキンソン病 ,  運動障害 ,  Spirography ,  Spirography特徴 ,  客観的モニタリング ,  Visualisation

分類 (5件)： 神経系疾患の薬物療法  (GN05020Y) ,  その他の中枢神経系作用薬の臨床への応用  (GW03130F) ,  薬事,薬業  (GU01020R) ,  神経系の疾患  (GN03000O) ,  神経系疾患の治療一般  (GN05010N)

タイトルに関連する用語 (5件)： パーキンソン病 ,  運動機能 ,  客観的評価 ,  呼吸計 ,  可能性