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利用人工智能改善帕金森病严重程度的测量

2024-07-10 10:56:56 百科知识来源：

导读尽管帕金森病的治疗最近取得了进展，但准确测量这种神经系统疾病的症状进展仍然是一项挑战。虽然可以观察到震颤、僵硬和运动减慢等明显症状...

尽管帕金森病的治疗最近取得了进展，但准确测量这种神经系统疾病的症状进展仍然是一项挑战。虽然可以观察到震颤、僵硬和运动减慢等明显症状，但之前很少有精确的方法可以量化症状的变化，这些方法可以在研究实验室之外和常规临床实践中使用。

为了根据个人的疾病状况和进展提供更加个性化的治疗，加州大学旧金山分校 (UF) 的研究人员开发了一种基于机器学习(ML) 的视频分析系统，以量化和验证帕金森病 (PD) 患者的运动症状严重程度。

他们的 AI 管道在标准临床视频上运行，能够从短短几秒钟的视频片段中判断 PD 症状的严重程度。他们的研究发表在npjParkinson's Disease上。

该系统使用智能手机、平板电脑和数码相机等设备上录制的单视图、时长为数秒的视频，无需昂贵的专业设备。研究人员设计了该框架，以提供全面的运动数据集和可解释的基于视频的系统，该系统能够预测 PD 运动症状严重程度的高低。

该系统自动从帕金森病患者执行运动任务的原始、未编辑的视频记录中提取大量代表运动特征的特征。

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