來自多倫多大學和拉斯阿米里卡大學普埃布拉大學的研究人員開發了一種先進的機器學習方法，以使用在休息期間跟隨大腦活動的大腦圖像技術來改善帕金森氏病的檢測。這項由Gabriel Solana-Lavalle博士和同事領導的這項研究應用了林業教學的因果算法來分析大腦活動模型，提供了一種非常準確的方法來識別帕金森氏病，同時甚至檢測到受影響最大的大腦區域。研究結果發表在層析成像中。
Solana-Lavalle博士以及Michael Cusimano教授，Thomas Steves博士，Roberto Rosas-Romeo教授和Pascal Tyrrell博士創建了一種教學機械模型，可以處理腦掃描數據，以將患者準確地分類患有帕金森病的患者。 Solana-Lavalle博士解釋說：“我們的方法著重於減少不必要數據的獨特組合，同時確保我們仍然可以清楚地了解哪些大腦受帕金森氏病影響。”
研究小組分析了來自帕金森氏症進度標記計劃的數據和來自公共數據庫的其他控制數據，從而收集了來自各個研究地點的腦掃描。他們通過200多個人處理大腦掃描，應用了選擇森林和包裝子分支的算法來過濾噪聲和不必要的信息，並專注於帕金森氏症最相關的大腦區域，同時優化分類器性能。
為了管理數據質量和購買條件的變化，團隊使用了高級數據處理技術，包括圖像擴展和標準化。 Solana -Lavalle博士補充說：“這種數據驅動的方法在與帕金森氏病密切相關的大腦區域提供了可解釋的概述，這可以幫助診所更好地了解疾病的進展並個性化治療方法。”
該研究確定了大腦的特定區域，這些區域表明帕金森氏病患者與健康檢查相比發生了重大變化。因果森林算法根據它們的重要性對這些區域進行了排名，從而實現了統計手段的可視化和解釋激活模式的解釋，這些激活模式區分了帕金森氏病和無影響的群體。該方法在人群的不同細分中有效，對男性和女性都表現出強烈的準確性。
這種方法的潛力超出了診斷的範圍，提供了有關帕金森氏病如何影響大腦不同區域的知識。該方法還確定了大腦某些區域的激活與UPDRS的運動部分之間的聯繫，這是一種測量各種運動功能的臨床評估工具。
這項研究為未來的研究奠定了基礎，旨在改善其他神經脫次疾病的機械學習模型。通過強調可解釋性以及性能，該方法可以幫助診所更有效地診斷帕金森氏病，並了解其對患者的各種影響。
這項研究是將機械學習到醫學形象和檢測神經脫次降解疾病的重大進展。索拉納·拉瓦爾（Solana-Lavalle）博士和他的團隊計劃將其擴展到包括長期研究，希望隨著時間的流逝追溯帕金森氏病的進步。
日記
Solana-Lavalle，G.，Cusimano，MD，Steves，T.，Rosas-Romero，R。 ，＆Tyrrell，PN（2024）。 “以度假狀態的功能磁共振形象，對帕金森氏病因果森林機制的教學分析。”斷層掃描。 doi：
關於
Gabriel Solana-Lavalle 贏得博士學位2023年，在墨西哥普埃布拉大學的智能係統中，他的研究興趣包括信號處理，醫學圖像分析，預測和機器學習。 2022年，他是一名國際研究生，訪問了多倫多大學醫學科學研究所。他目前正在與行業合作夥伴合作開發旨在開發和實施醫學圖像信號處理的創新技術的項目。
帕斯卡一位實現的數據科學家是數據科學主任，也是多倫多大學醫學圖像系的副教授。他創立了MIDATA數據科學計劃，並在醫學科學研究所和統計科學系任命任命。他的研究將人工創新智能應用於醫學圖像分析，以改善健康結果。帕斯卡（Pascal）還是一位經驗豐富的連續企業家，涉及計算機軟件，醫療設備和農業技術。
羅伯托·羅薩斯 – 羅密歐教授 他獲得了華盛頓大學電氣工程的DD學位。他擔任LasAméricas-Puebla大學電氣和計算機工程系教授的職位。他是耶魯大學診斷放射學系的客座教授。他曾在華盛頓大學和耶魯大學的客座教授中兩次曾兩次曾是富布賴特的研究人員。它的研究興趣是信號處理，計算機視覺，模型識別，機器學習和醫學圖像分析。 His research has been applied to ultrasound image sharing, detecting forest fires from video signals, detecting micro-anurism in fundus eye images to help diagnose diabetic retinopathy, prediction of epileptic seizures, based on brainwaves, detection of deafening and micro classes, revealing the classes’ voice, revealing the voice of the classrooms, revealing the class deafness classes, revealing the voice of the classes,檢測，檢測，發現教室的聲音，分析，分析。共振圖像有助於診斷帕金森氏病，將皮膚分類為顏色圖像。
邁克爾·庫西馬諾（Michael D. Cusimano） 他是多倫多大學神經外科醫生和神經外科和公共衛生科學教授。作為卡夫卡（Kafka）的卡布（Kafka）Karb的第一位正式培訓的外科醫生，他在1993年進行了現已全球雙端荷蘭的手術方法。他的出版作品的屍體包括三本書，包括骷髏基地手冊，以及在所有領域中超過450版。除了是該國最大，最受歡迎的神經外科醫生之一外，他還是國際公認的腦部損害創傷性的專家，他的工作有助於改變公眾對公眾的震驚認識，並為全球政策和規則的變化做出了貢獻。他的高度合作工作還強調了生命評估質量的重要性，以及最新的高級數據分析的職業生涯長期使用，尤其是在醫學中的測量，人工智能和地理位置的應用中。 Cusimano博士創立了聖邁克爾醫院的傷害預防研究辦公室，曾是國家研究主任，並曾十多年的Think First國家傷害預防基金會副總裁率領CIHR團隊從事創傷性的腦損傷和暴力，這是一項科學生效。為了使腦創傷基金會成為一致，以及加拿大衛生科學院的會員，承認他對手術的貢獻和對國家和國際公共政策的影響。在教育博士學位的情況下，他促進了醫學手術教育和評估模型的發展，並致力於公眾的教育以及今天為這一領域做出貢獻的一代醫生和神經外科醫生。他是一名律師，對大腦健康開放並防止大腦損害。
