來自多倫多大學和de lasaméricasPuebla大學的研究人員開發了高級機械的學習方法，通過使用大腦攝影技術來改善帕金森氏症的檢測，這些技術在休息期間監測大腦的工作。這項研究是由Gabriel Solan-Lavalle博士領導的，同事使用森林機器的學習算法，通過提供高精度方法來指定帕金森氏病，同時揭示了受影響最大的大腦區域，從而導致對大腦功能的分析。研究結果發表在X射線中。
Solan-Lavalle博士以及Michael Cusimano教授，Thomas Steeves博士，Roberto Rosas-Romero教授和Pascal Tyrrell博士發明了機器的學習風格“我們的方法著眼於不必要的數據的獨特整合，同時確保我們可以清楚地了解哪些大腦領域受到帕克森的影響。” Solana-Lavalle解釋了。
研究小組分析了帕林森的進步市場，並從其他公共數據庫中進行了更多控制，這些數據庫從各種研究網站收集腦掃描。他們通過使用算法處理200多人。選擇森林特徵和包裝紙，子功能來過濾噪音和不必要的數據，並專注於與帕金森氏病相關的大腦區域。
在管理數據質量和條件的差異時，團隊使用了高級數據處理技術，包括圖像管理和標準。 “這種方法可以在帕金森氏病中涉及的大腦區域中解釋深入的信息，這可以幫助醫生了解疾病的進展並更好地調整私人治療的治療方法。”
該研究指出，與健康控制相比，特定的大腦顯示出帕金森氏病的顯著變化。這些區域區域算法根據其相關性，使用統計工具來創建圖像和開放模型的解釋，從而將帕金森氏病和不敗群體之間的差異分開。該方法在男性和女性的不同人群的不同子群中有效。
該方法的潛力比診斷出有關影響不同大腦區域的帕金森氏病的深度信息的診斷。該方法還指定了在某些區域，大腦和UPDR的電動機的開口之間的關係，這是各種電動機運行時的診所評估工具。
這項研究為未來的研究奠定了基礎，目的是改善其他神經機器的學習模型，重點關註解釋以及操作。
研究表明，機械和醫療攝影和神經系統檢測的使用方面的重要進展。前進。 Solana -Lavalle和他的團隊計劃擴大長期教育方法，希望隨著時間的流逝遵循帕金森氏病的進步。
參考期刊
Solana-Lavalle，G.，Cusimano，MD，Steeves，T.，Rosas-Romero，R。 ，＆Tyrrell，PN（2024）。 “在磁場射擊中學習機械的原因。 https://doi.org/10.3390/tomography10060068
關於作者
Gabriel Solan-Lavalle 獲得了他的博士學位在2023年，墨西哥普埃布拉大學的De LasAméricas大學的天才系統中。他的感興趣的研究涵蓋了2022年的信號處理，分析，醫學攝影，預測和學習機器。他是奧羅諾大學科學院的國際研究生。他目前正在與該項目的工業合作夥伴合作，該項目旨在開發和使用創新技術用於醫療攝影的信號處理。
帕斯卡·泰瑞爾（Pascal Tyrrell）成功的數據科學家是多倫多大學醫學攝影系科學，數據和教授的主任。他建立了一個MIDATA數據科學項目，並安排了醫學科學研究所和統計科學系的任命。他的研究使用人工智能，這是一種創新的醫學分析，以獲得更好的健康益處。帕斯卡（Pascal）也是一個經驗豐富的系列，涵蓋了計算機軟件，醫療設備和農業技術。
Roberto Rosas-Romero教授 他從華盛頓大學獲得了博士學位。他是一位教授，訪問了耶魯大學的決策系。他是華盛頓大學的學生兩次，並且是一名教授。他感興趣的研究是對計算機視覺的處理，記住機械和醫學分析的學習模型。他的研究應用於超聲圖像的劃分，從視頻檢測標誌中檢測森林火災。圖片中的微型偽造，眼睛有助於診斷糖尿病，視網膜，預測荊棘發生的癲癇發作。圖像有助於診斷帕金森氏病。顏色圖像中皮膚燃燒的分類。
邁克爾·庫西馬諾（Michael D. Cusimano） 是多倫多大學神經系統外科醫生和神經和公共衛生科學教授。作為在加拿大接受正式培訓的頭骨外科醫生，他於1993年開發了雙核內窺鏡。他的出版作品包括三本書，包括《頭部手術手冊》。除了是該國最重要，最重要的神經外科醫生外，他還是國際公認的疼痛腦損傷專家，他的工作有助於改變人們對公共影響的看法。他的高工作工作還強調了評估患者生活質量和最新數據分析的重要性，尤其是在使用Cusimano博士使用人工智能和地理措施方面。數十多年來，加拿大的CIHR團隊在腦損傷中。在教育博士學位的國際層面上，他促進了教育模型和評估和評估的發展，並致力於公眾和醫生以及參與該分支機構的神經系統外科醫生的知識。他是對大腦健康和預防腦損傷的公開支持。
