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Metodo automatico per valutare severità degli scatti mioclonici da videoripresa

La valutazione veloce, affidabile ed automatica della severità degli scatti mioclonici da videoripresa ora è possibile, grazie ad un algoritmo facendo uso dell'architettura di rete neurale dell'avvolgimento profonda e modelli pretrained che identificano e tengono la carreggiata i punti chiave nel corpo umano. Pubblicato nell'attacco, lo studio è uno sforzo comune dal centro dell'epilessia all'ospedale universitario di Kuopio, all'università di Finlandia orientale ed ai neuro laboratori di evento.

Metodo automatico per valutare severità degli scatti mioclonici da videoripresa
Keypoints e dati grezzi predefiniti e output algoritmico del movimento della manopola. Credito di immagine: Neuro laboratori di evento.

Mioclono si riferisce al riassunto, tirare involontario dei muscoli e di è rendere non più valido ed il sintomo resistente alla droga progressivo in pazienti con il tipo 1 progressivo dell'epilessia mioclona (EPM1). È stimolo sensibile e la sua severità oscilla durante il giorno. Inoltre, lo sforzo, la privazione di sonno e l'ansia possono causare il peggioramento significativo dei sintomi mioclonici. Seguito obiettivo clinico di mioclono è provocatorio e richiede l'estesa competenza dal medico di trattamento. Di conseguenza, i medici e l'industria medica stanno cercando gli strumenti automatici per migliorare la consistenza e l'affidabilità delle valutazioni mioclone seriali per stimare attendibilmente la progressione di effetto e di malattia del trattamento.

La scala di valutazione mioclona unificata (UMRS), un video clinico ha registrato il comitato di prova, è il sistema monetario aureo corrente usato per valutare mioclono. I ricercatori hanno analizzato 10 che il video ha registrato i comitati di prova di UMRS facendo uso dei metodi automatici di valutazione di posa e di rilevazione del keypoint. I metodi automatici riuscivano nella rilevazione e tenere la carreggiata ha predefinito i punti chiave nel corpo umano durante il movimento. I ricercatori egualmente hanno analizzato i cambi di velocità e la scorrevolezza di movimento per individuare e quantificare gli scatti mioclonici durante l'attacco attivo. I punteggi ottenuti facendo uso di rilevazione mioclona automatica hanno correlato bene con il UMRS clinico mioclono con i punteggi di prove funzionali e di atto valutata da un ricercatore clinico con esperienza.

Lo studio ha indicato che il metodo automatico che comprende la rilevazione del keypoint e la valutazione di posa in base a videoripresa ha quantificato attendibilmente gli scatti mioclonici in pazienti EPM1. La quantificazione automatica di mioclono correlata bene con la valutazione clinica. Egualmente efficacemente ha quantificato la scorrevolezza di movimento ed era abbastanza sensibile individuare l'piccolo-ampiezza e gli scatti mioclonici ad alta frequenza

Source:
Journal reference:

Hyppönen, J., et al. (2020) Automatic assessment of the myoclonus severity from videos recorded according to standardized Unified Myoclonus Rating Scale protocol and using human pose and body movement analysis. Seizure: European Journal of Epilepsy. doi.org/10.1016/j.seizure.2020.01.014.