파킨슨병

파킨슨병

 

파킨슨병 (PD)은 사람에게 신경퇴행성 영향을 미치는 진행성 질환으로 알려져 있다. 그것은 뇌, 근육, 조정 및 운동에 영향을 미친다. PD는 다양한 문화와 인종의 전 세계 수백만 명의 사람들에게 영향을 미쳤다. 이 장애는 1817년에 이를 처음 기술한 의사 James Parkinson의 이름을 따서 명명되었다. PD는 일반적으로 60세 경에 시작되지만 20세에 감지될 수 있다. 몇 년 전. 장애의 조기 발병은 50세 이전에 시작되며 PD 사례의 5~10%를 차지한다. 이러한 형태의 PD는 유전적 돌연변이와 관련이 없더라도 종종 유전된다. 이 질병은 여성보다 남성에게 더 많은 영향을 미친다. 그러나 젊은 사람들도 PD로 진단될 수 있다. 이것은 Young-Onset Parkinson's disease로 불리며 또한 juvenile parkinsonism으로 알려져 있다. 그것은 가족에게서 유래되며 유전자 돌연변이와 관련이 있다.

 

PD의 진단은 영향을 받는 부위를 보기 위해 뇌의 바이오마커를 사용하는 이학적 검사 및 영상화 방법에 의해 수행될 수 있다. 영상화를 포함하는 이 진단은 질병의 바이오마커를 사용하여 영상화 절차와 임상 실험실 기반 분석으로 이어졌다. PET 및 단일 광자 방출 컴퓨터 단층 촬영 (SPECT)을 사용한 뇌 영상 연구는 PD 환자를 정상 건강한 그룹과 구별하는 데 가장 일반적으로 사용되는 방법이지만 PD와 다른 신경 퇴행성 질환 및 다계통 위축과 같은 해당 지표의 유사점 핵상위축 (supranuclear atrophy)은 진단을 더 어렵게 만들고 덜 정확하게 만들었다. 질병의 조기 발견은 또한 도파민 뉴런의 특정 수준에 도달할 때까지 생존할 수 없는 것으로 입증되었으며, 이는 질병이 계속 진행되는 동안 영향을 받은 환자를 건강한 것으로 오진하게 할 수 있다. 이로 인해 연구자들은 초기 단계에서 질병을 발견하고 진단 정확도를 개선하여 ANN을 적용하는 방법을 찾는 목표를 갖게 되었다.

 

ANN은 실제 데이터 세트를 사용하여 생물학적 구조 및 시스템을 모델링할 수 있는 계산 알고리즘이며, 이를 통해 인간의 변동 가능성이 거의 또는 전혀 없이 이러한 데이터를 매우 정확하게 학습하고 개선할 수 있다. ANN은 이질적인 특성 때문에 PD와 같은 비선형 임상 데이터를 분류하는 데 더 적합하다.

 

PD Net 분석