3 d图像和人工智能结合诊断帕金森氏症的度

科尔多瓦大学开发的一个新工具与核医学合作单位在医院雷纳索非亚,可以让医疗人员不同程度的诊断帕金森病,一种疾病,根据世界卫生组织(世卫组织)的数据,在全世界影响700万人。

到目前为止,据AYRNA组研究员哈维尔·巴贝罗,“大多数诊断确定病人是否患有疾病。”该研究小组已经开发出一种系统,可以在指定阶段,区分四种不同的基于严重性。

具体地说,这种新方法结合了人工智能和使用区域的三维图像大脑神经变性的发生。要做到这一点,该研究小组分析了体素的体素(相当于一个3 d像素),超过500人的大脑的照片与症状的疾病。结果是一个数学算法处理所有这些信息后,能够估计,一旦病人的大脑的图像扫描,疾病的严重程度,基于神经元损伤。

“新工具自动产生这个估算,提供早期诊断,当然,然后必须确认医务人员图片在他们面前,“佩德罗·安东尼奥·古铁雷斯解释说,这项研究的另一个作者,塞萨尔Hervas一起,安东尼奥杜兰和胡里奥·卡马乔。

研究者解释说,该算法能确定”,扫描的大脑区域是最重要的,因此,这些专业人员应注意确认诊断。”But, why are some areas more important than others?

答案是:多巴胺

帕金森病引发的损失密度的蛋白质负责运送多巴胺,aneurotransmitter必不可少的控制运动。这些3 d图像能够检测这些蛋白质的密度和确定的地方在大脑中发现,提供疾病的严重程度的线索。

因此,该项目“不寻求替代专业的评估人员,而是为医疗决策提供支持,“塞萨尔Hervas说AYRNA集团的首席研究员。在任何情况下,确定更精确的阶段这个条件可以帮助调整必要的药物,从而导致更好的治疗目前仍没有治愈的慢性疾病,但其预后有明显改善由于神经学的进步和新药的开发。

这个过程也被验证通过两种不同的方法,都发表在科学期刊上。第一个人使用经典的顺序分类技术,而第二个是基于“卷积神经网络”,一种非常有效的人工智能模型与vision-related图像分类等任务。