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Método automático para fijar la severidad de tirones mioclónicos de las imágenes de vídeo

La evaluación rápida, segura y automática de la severidad de tirones mioclónicos de las imágenes de vídeo ahora es posible, los gracias a un algoritmo usando la configuración de red neuronal circumvolucional profunda y los modelos preformados que determinan y rastrean los puntos claves en el cuerpo humano. Publicado en captura, el estudio es un esfuerzo conjunto por el centro de la epilepsia en el hospital de la universidad de Kuopio, la universidad de Finlandia del este y los laboratorios neuros de la acción.

Método automático para fijar la severidad de tirones mioclónicos de las imágenes de vídeo
Keypoints predefinidos y rendimiento en bruto del información y algorítmico del movimiento de la muñeca. Haber de imagen: Laboratorios neuros de la acción.

Mioclono refiere al escrito, el moverse involuntario de músculos y de él es el incapacitar y el síntoma drogorresistente progresivo de pacientes con el tipo 1 progresivo de la epilepsia mioclona (EPM1). Es estímulo sensible y su severidad fluctúa durante el día. Además, la tensión, la privación del sueño y la ansiedad pueden causar la agravación importante de síntomas mioclónicos. La continuación objetivo clínica de mioclono es desafiadora y requiere experiencia extensa del médico que trata. Por lo tanto, los médicos y la industria médica han estado intentando las herramientas automáticas para perfeccionar el estado coherente y la confiabilidad de evaluaciones mioclonas seriales para estimar seguro la progresión del efecto y de la enfermedad del tratamiento.

La escala de alimentación mioclona unificada (UMRS), un vídeo clínico registró el panel de prueba, es el patrón oro usado actualmente para evaluar mioclono. Los investigadores analizaban 10 que el vídeo registró paneles de prueba de UMRS usando métodos automáticos de la apreciación de la actitud y de detección del keypoint. Los métodos automáticos eran acertados en descubrir y la búsqueda predefinió los puntos claves en el cuerpo humano durante el movimiento. Los investigadores también analizaban cambios de la velocidad y la suavidad del movimiento para descubrir y para cuantificar tirones mioclónicos durante una captura activa. Las muescas obtenidas usando la detección mioclona automática correlacionaron bien con el UMRS clínico mioclono con las muescas de la acción y de pruebas funcionales evaluada por un investigador clínico experimentado.

El estudio mostró que el método automático que implicaba la detección del keypoint y la apreciación de la actitud de las imágenes de vídeo cuantificó seguro tirones mioclónicos en los pacientes EPM1. La cuantificación automática de mioclono correlacionada bien con la evaluación clínica. También cuantificó efectivo la suavidad del movimiento, y era bastante sensible descubrir pequeño-amplitud y tirones mioclónicos de alta frecuencia

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.