بررسی تشخیص بیماری هانتینگتون از طریق مدل‌های هوش مصنوعی: یک مرور منابع جامع

عنوان فارسی مقاله:بررسی تشخیص بیماری هانتینگتون از طریق مدل‌های هوش مصنوعی: یک مرور منابع جامع

چکیده

بیماری هانتینگتون (HD) یک اختلال تحلیل برنده عصبی است که با اختلال عملکرد حرکتی پیشرونده، اختلال شناختی و علائم روانپزشکی مشخص می‌شود. تشخیص زودهنگام و دقیق HD برای مداخله مؤثر و مراقبت از بیمار بسیار مهم است. این بررسی جامع یک نمای کلی از استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) در تشخیص HD ارائه می‌دهد. این بررسی به طور سیستماتیک منابع موجود را برای شناسایی روندهای کلیدی، روش‌شناسی و چالش‌ها در این زمینه نوظهور تحلیل می‌کند. همچنین پتانسیل رویکردهای ML و DL را در تشخیص خودکار HD از طریق تجزیه و تحلیل داده‌های بالینی، ژنتیکی و تصویربرداری عصبی برجسته می‌کند. این مقاله همچنین محدودیت‌ها و ملاحظات اخلاقی مرتبط با این مدل‌ها را مورد بحث قرار می‌دهد و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده را با هدف بهبود تشخیص زودهنگام و مدیریت بیماری هانتینگتون پیشنهاد می‌کند. همچنین به عنوان یک منبع ارزشمند برای محققان، پزشکان و متخصصان مراقبت‌های بهداشتی که علاقه مند به تقاطع یادگیری ماشینی و تشخیص بیماری‌های عصبی هستند، عمل می‌کند.

ادامه مطلب

راهنمای خرید:

لینک دانلود فایل بلافاصله بعد از پرداخت وجه به نمایش در خواهد آمد.
همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.

Title: Exploring Huntington’s Disease Diagnosis via Artificial Intelligence Models: A Comprehensive Review

Abstract

Huntington’s Disease (HD) is a devastating neurodegenerative disorder characterized by progressive motor dysfunction, cognitive impairment, and psychiatric symptoms. The early and accurate diagnosis of HD is crucial for effective intervention and patient care. This comprehensive review provides a comprehensive overview of the utilization of Artificial Intelligence (AI) powered algorithms in the diagnosis of HD. This review systematically analyses the existing literature to identify key trends, methodologies, and challenges in this emerging field. It also highlights the potential of ML and DL approaches in automating HD diagnosis through the analysis of clinical, genetic, and neuroimaging data. This review also discusses the limitations and ethical considerations associated with these models and suggests future research directions aimed at improving the early detection and management of Huntington’s disease. It also serves as a valuable resource for researchers, clinicians, and healthcare professionals interested in the intersection of machine learning and neurodegenerative disease diagnosis.