Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Application of imaging techniques to objectify the Finger Tapping test used in the diagnosis of Parkinson's disease

Jakubowski Jacek, Potulska-Chromik Anna, Chmielińska Jolanta, Nojszewska Monika, Kostera-Pruszczyk Anna

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

|

2023

|

Vol. 71, nr 2

art. no. e144886

EN

Finger tapping is one of the standard tests for Parkinson's disease diagnosis performed to assess the motor function of patients' upper limbs. In clinical practice, the assessment of the patient's ability to perform the test is carried out visually and largely depends on the experience of clinicians. This article presents the results of research devoted to the objectification of this test. The methodology was based on the proposed measurement method consisting in frame processing of the video stream recorded during the test to determine the time series representing the distance between the index finger and the thumb. Analysis of the resulting signals was carried out in order to determine the characteristic features that were then used in the process of distinguishing patients with Parkinson's disease from healthy cases using methods of machine learning. The research was conducted with the participation of 21 patients with Parkinson's disease and 21 healthy subjects. The results indicate that it is possible to obtain the sensitivity and specificity of the proposed method at the level of approx. 80 %. However, the patients were in the so-called ON phase when symptoms are reduced due to medication, which was a much greater challenge compared to analyzing signals with clearly visible symptoms as reported in related works.

2

Analysis of hand and face images for the purpose of engineering support for Parkinson's disease diagnosis

Białek Kamila, Potulska-Chromik Anna, Jakubowski Jacek, Nojszewska Monika, Kostera-Pruszczyk Anna

Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering

|

2022

|

Vol. 4, No. 1

13--20

EN

Engineering support in the field of recognizing Parkinson's disease against the background of other diseases, its progression and monitoring the effectiveness of drugs is currently widely implementedas part of work devoted to the use of recording and analysis devices equipped with sensors of movement parameters attached to the patient's body, e.g. accelerometers and gyroscopes. This material touches on an alternative approach, in which the concept of using techniques for processing selected image data obtained during a clinical examination evaluating a patient using the unified UPDRS number scale is proposed. The research was conducted on a material that corresponded to selected components of the scale and included images of faces recorded in the visible light range and images of the outer surfaces of the hand recorded with a thermal imaging camera.This was aimed at assessing the possibility of differentiating personsin terms of detecting Parkinson's disease on the basis of registered modalities. Thus, tasks aimed at developing characteristics important in the binary classification process were carried out. The assessment of features was made in a modality-dependent manner based on available tools in the field of statistics and machine learning.

PL

Wsparcie inżynierskie w zakresie rozpoznawania choroby Parkinsona na tle innych chorób, jej progresji oraz monitorowania skuteczności leków jest obecnie szeroko realizowane w ramach prac poświęconych wykorzystaniu urządzeń rejestrujących i analizujących wyposażonych w sensory parametrów ruchu przymocowanych do ciała pacjenta, np. akcelerometry i żyroskopy. W prezentowanej pracy przedstawiono alternatywne podejście, w którym proponuje się koncepcję wykorzystania technik przetwarzania wybranych danych obrazowych uzyskanych podczas badania klinicznego oceniającego pacjenta za pomocą ujednoliconej skali liczbowej UPDRS. Badania przeprowadzono na materiale, który odpowiadał wybranym składowym skali i obejmował obrazy twarzy utrwalone w zakresie światła widzialnego oraz obrazy zewnętrznych powierzchni dłoni rejestrowane kamerą termowizyjną. Wykonane badania miały na celu ocenę możliwości różnicowania osób pod względem wykrywania choroby Parkinsona na podstawie zarejestrowanych metod. W ten sposób zrealizowano zadania mające na celu opracowanie cech istotnych w procesie klasyfikacji binarnej. Ocena cech została dokonana w sposób zależny od modalności w oparciu o dostępne narzędzia z zakresu statystyki i uczenia maszynowego.

3

Deep learning on ultrasound images of thyroid nodules

Sharifi Yasaman, Bakhshali Mohamad Amin, Dehghani Toktam, DanaiAshgzari Morteza, Sargolzaei Mahdi, Eslami Saeid

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2021

|

Vol. 41, no. 2

636--655

EN

Due to safety, easy accessibility, noninvasively and cost-effectiveness of ultrasound imaging, this technology becomes one of the main contributors for analyzing thyroid nodules. However, interpretation of ultrasound images is a challenging task that subjects to the radiologist’s prior medical knowledge and observational skills. There is a significant need for reliable, objective, and automated approaches for the meaningful assessment of ultrasound images. Many areas of machine learning including computer vision and image processing have been revolutionized by the recent advances in the field of deep learning. The current study systematically reviews the existing literatures and evaluates technical characteristics of the deep learning applications on the ultrasound images of thyroid nodules. In this review, all of the included studies have been published from 2017 to 2020 indicating the recent growing interest in the utilization of deep learning-based techniques for assessment of ultrasound images of thyroid nodules. Although deep learning has demonstrated potential for analyzing thyroid nodules’ ultrasound images, this review highlights several existing barriers that need to be addressed in future works such as dealing with data limitation, generating public and valid datasets, and determining standard evaluation metrics. This survey outlines several methods (e.g., data augmentation and transfer learning) recently proposed to address similar challenges in other fields. Furthermore, to improve the diagnostic accuracy of the deep learning models, utilization of complementary information with multi-modal images are suggested.

4

A comparative study of kernel-based vector machines with probabilistic outputs for medical diagnosis

Qian Xusheng, Zhou Zhiyong, Hu Jisu, Zhu Jianbing, Huang He, Dai Yakang

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2021

|

Vol. 41, no. 4

1486--1504

EN

In this paper, support vector machines (SVMs), least squares SVMs (LSSVMs), relevance vector machines (RVMs), and probabilistic classification vector machines (PCVMs), are compared on sixteen binary and multiclass medical datasets. Particular emphasis is put on the comparison among the commonly used Gaussian radial basis function (GRBF) kernel, and the relatively new generalized min–max (GMM) kernel and exponentiated-GMM (eGMM) kernel. Since most medical decisions involve uncertainty, a postprocessing approach based on Platt’s method and pairwise coupling is employed to produce probabilistic outputs for prediction uncertainty assessment. The extensive empirical study illustrates that the SVM classifier using the tuning-free GMM kernel (SVM-GMM) shows good usability and broad applicability, and exhibits competitive performance against some state-of-the-art methods. These results indicate that SVM-GMM can be used as the first-choice method when selecting an appropriate kernel-based vector machine for medical diagnosis. As an illustration, SVM-GMM efficiently achieves a high accuracy of 98.92% on the thyroid disease dataset consisting of 7200 samples.

5

Fuzzy sets in modeling of patient’s disease states

Ameljańczyk Andrzej

Computer Science and Mathematical Modelling

|

2019

|

No. 9

5--11

EN

The paper concerns the mathematical modeling of patient’s disease states and disease unit patterns for the needs of algorithms supporting medical decisions. Due to the specificity of medical data and assessments in the modeling of patient’s disease states as well as diseases, the fuzzy set methodology was used. The paper presents a number of new characteristics of fuzzy sets allowing to assess the quality of medical diagnosis. In addition, a definition of a multi-aspect fuzzy set is presented, which may be useful in supporting medical diagnostics based on multi-criteria similarity models. The presented results can be used in the construction of algorithms for assessing the patient's state of health and mainly in the construction of algorithms for supporting diagnostic processes.

PL

Praca dotyczy modelowania matematycznego stanów chorobowych pacjenta oraz wzorców jednostek chorobowych na potrzeby algorytmów wspomagania decyzji medycznych. Z uwagi na specyfikę danych i ocen medycznych w modelowaniu stanów chorobowych pacjenta, a także chorób zastosowano metodologię zbiorów rozmytych. W pracy przedstawiono wiele nowych charakterystyk zbiorów rozmytych pozwalających ocenić jakość uzyskanej diagnozy. Dodatkowo zaprezentowano definicję wieloaspektowego zbioru rozmytego, która może być przydatna we wspomaganiu diagnostyki medycznej, opartej na wielokryterialnych modelach podobieństwa. Uzyskane wyniki mogą być wykorzystane w budowie algorytmów oceniania stanu zdrowia pacjenta, a głównie w budowie algorytmów wspomagania procesów diagnostycznych.

6

Współpraca między diagnostą laboratoryjnym a lekarzem klinicystą w procesie diagnostycznym pacjenta - doświadczenia i obserwacje własne

Beck B.

Laboratorium Medyczne

|

2018

|

nr 3

66--69

PL

Przepływ informacji pomiędzy lekarzem klinicystą a diagnostą laboratoryjnym jest niezbędny. Jest podstawą prawidłowej diagnozy oraz odpowiedniego leczenia pacjenta.

7

RASIT: Region shrinking based Accurate Segmentation of Inflammatory areas from Thermograms

Bardhan S., Bhowmik M. K., Debnath T., Bhattacharjee D.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2018

|

Vol. 38, no. 4

903--917

EN

Effective segmentation of thermal images reflecting the inflamed region in human body to assist medical diagnosis is a challenging task. In this paper we propose a method for thermal image segmentation, named as ‘‘Region shrinking based Accurate Segmentation of Inflammatory areas from Thermograms’’, in short RASIT. The method comprising of four steps encompassing thermal image contextual electrostatic force extraction, intensity adjustment as applicable, automated generation of the weighted threshold, and segmentation of thermograms based on the computed threshold. The proposed method is operative devoid of the subjective and possibly questionable task of parameter selection clearly offering an edge over the state-of-the-art methods in terms of usage. The efficacy of our proposed technique is shown by experimenting on abnormal thermograms taken from two datasets: one is newly created knee arthritis thermogram dataset and another is online available Database of Mastology Research (DMR) of breast thermograms. The averages on correct detection rates obtained by the proposed method for both the knee and breast thermograms are 98.2% and 96.98% respectively with favorable inference on basis of Wilcoxon's test. Application of the proposed method minimizes the complexity of parameter selection, time complexity of execution and amount of under segmentation compared to existing state-of-the-art methods of thermogram segmentation.

8

Automatic image registration for computer-aided Burn Wounds evaluation

Tylman W., Kuzański W., Janicki M., Napieralski A.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2012

|

Vol. 53, nr 7

73-76

EN

This paper presents work on a PC-based software solution for evaluation of burn wounds, leading to automatic registration of infrared and visible light images. The algorithm of reference points detection, crucial for the registration procedure, is presented in details. Enhancements requested by the physicians are also outlined.

PL

Artykuł prezentuje prace nad oprogramowaniem do oceny ran oparzeniowych, związane z automatycznym dopasowaniem zdjęć wykonanych w świetle podczerwonym i widzialnym. Algorytm wykrywania punktów odniesienia, kluczowy dla procedury dopasowania, jest opisany w szczegółach. Przedstawione zostały również inne udoskonalenia wykonane na życzenie lekarzy.

9

Analiza wybranych własności modeli pajęczynowych wzorców medycznych w procesie wspomagania diagnozowania medycznego

Długosz P.

Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych

|

2012

|

nr 10

11-18

PL

W pracy przedstawiono możliwość zastosowania mechanizmów wnioskowania diagnostycznego wykorzystujących modele pajęczynowe zdefiniowane w wielokryterialnej przestrzeni danych medycznych pacjenta. Istotą rozpatrywanego problemu jest wyznaczenie wstępnej diagnozy medycznej w oparciu o stwierdzone symptomy chorobowe, czynniki ryzyka bądź otrzymane w wyniku dodatkowych badań parametry medyczne.

EN

This article demonstrates opportunities of using so-called cobweb modelling method in the process of early medical diagnosis. The paper shows how to create n-dimension cobweb model of patient health or disease pattern. This model is based on symptoms of disease, risk factors and medical data. The article contains a description of a method to analyze the probability of the occurrence of some diseases. As a result, cobweb modelling can be used for creating a medical decision support system.

10

Male portrait head

Gorzelany D., Walocha J., Wojas-Pelc A., Lejman W., Gryglewski R., Pyrczak W., Roterman I.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2009

|

Vol. 5, no. 9

137--141

EN

The roman sculpture of the portrait character dated 50-30 BC. is the object of the contemporary medical diagnostics. The face of the quite old man represents some symptoms which may be due to different disease. The specialists representing surgery, dermatology and anatomy suggest some medical recognition of possible diseases on the basis of the visual characteristics of the face solely.

PL

Rzymska klasyczna rzeźba o charakterze portretu datowana na okres 50-30 p.n.e. jest obiektem współczesnej diagnozy medycznej. Twarz starszego mężczyzny nosi symptomy pewnych procesów chorobowych. Specjaliści reprezentujący chirurgię, dermatologię i anatomię stawiają swoje hipotezy o charakterze diagnozy bazując jedynie na wizualnym oglądzie zmian chorobowych w obrębie twarzy.

11

Image processing application for enhancement of medical diagnostic features

Jaworek J., Kańtoch E.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2008

|

Vol. 4, no. 7

51--55

EN

Automatic analysis of medical imaging is the permanently developed discipline requiring the interdisciplinary collaboration linking medicine and computer science. The technique oriented on the increasing the resolution of the medical images is presented.

12

Allergy Expert System (AES) - a computer-assisted diagnosis

Walecki P., Nowaczek M., Porębski G., Obtułowicz K.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2006

|

Vol. 2, no. 4

13--20

EN

This paper presents an expert system which as-sists medical diagnosis in allergy. After entering symptoms of a disease, the system supports the doctor in undertaking decisions and suggests the most probable diagnosis. Next, the system shows possible treatment and prevention for the diagnosed allergy. The system informs the doctor about needed examinations and may describe how a diagnostic inference should proceed. Information about allergy is necessary for planning effective therapy and education, therefore the system is enlarged by educational elements, which may be used as informational materials for patients. The expert system proposes diagnosis and treatment only; the finał decision should be performed by a physician. The system was built in the PC-Shell programming environ-ment. The PC-Shell is a first Polish commercial shell expert system. It is a hybrid system, which combines different methods of solving problems and presenting results. The project was designed in cooperation with the Department of Clinical and Environmental Allergy at the Jagiellonian University, Medical College.

PL

W pracy zaprezentowano system ekspertowy wspomagający diagnozę w alergologii. Po wprowadzeniu objawów zaburzeń system wspomaga lekarza w podejmowaniu decyzji i sugeruje najbardziej prawdopodobną diagnozę. Następnie przedstawia możliwe działania lecznicze lub profilaktyczne dla stwierdzonej choroby alergicznej. System również informuje o badaniach klinicznych, które należy przeprowadzić oraz może opisać jak przebiegała ścieżka diagnostyczna na podstawie podanych objawów. Znajomość wiedzy o alergiach jest niezbędna w planowaniu efektywnej terapii i edukacji. Dlatego też system został wyposażony w elementy edukacyjne, które mogą zostać wykorzystane jako materiały informacyjne dla pacjenta. Opisany system przedstawia tylko sugestie dotyczące postępowania, jednak ostateczne decyzje należą zawsze do lekarza. Całość systemu wykonana została w aplikacji PC-Shell, która jest szkieletowym systemem ekspertowym. System PC-Shell jest systemem o architekturze hybrydowej, tj. łączącej w sobie różne metody rozwiązywania problemów i reprezentacji wiedzy. Projekt powstał we współpracy z Zakładem Alergologii Klinicznej i Środowiskowej Collegium Medium Uniwersytetu Jagiellońskiego.

13

Human Factors in Matching Images to Standards: Assimilation and Time Order Error

Elfering A.

International Journal of Occupational Safety and Ergonomics

|

2005

|

Vol. 11, No. 4

399--407

EN

Objectives: This study examines recognition performance to depend on image context and time order error. Recognition of standard images is a basic process in medical image analysis. Methods: After the presentation of a standard square, 20 subjects identified the standard within a variety of 7 squares. The choice was between the standard and either 3 smaller and 3 larger squares, 5 smaller and 1 larger square, or 5 larger and 1 smaller square (context conditions). Results: Multilevel regression analysis showed large individual differences in judgments (P < .001). Context induced assimilation of judgments to the medium-sized square within response options (P < .001). Negative time order error in rapid judgments caused an underestimation of the standard (P < .001). Conclusions: Assimilation of judgments and time order error might be a threat to the reliability of medical image analysis. Some procedural recommendations are derived to reduce bias and increase patient safety in radiology.

14

Abductive logic programming in allergy diagnosis

Walecki P., Lasoń W., Porębski G., Obtułowicz K.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2005

|

Vol. 1, no. 1/2

57--60

EN

This paper presents an abductive model of diagnosis, which was designed for medical care (diagnosis and treatment) of certain types of allergy. The reasoning is defined to have three forms: deduction, induction and abduction. The American philosopher Charles S. Peirce was the first to notice abduction. It was characterized as the probative adoption of a hypothesis that explains observed facts (results) in accordance with known laws. Abduction, as cognitive operation, creates the framework, which makes it possible to attribute a singular symptom to a disease. The interpretation of symptoms is always abductive. H.R. Fisher said that every medical diagnostic statement functions as an abductive inference. The abductive schema will become a (nomologically-deductive) principle, if the first premise (the result) contains an unexplained surprising fact (perception, observation) - a symptom in medical diagnosis, which is then explained casually as the effect of a cause. The abductive mode of interference involves two steps. In the first step a fact (a "result" in Peirce's terminology) to be explained or understood is presented, as the derived conclusion in classical schema. The second step introduces an available or newly constructed hypothesis (rule/law) by means of which the case is abducted. Knowledge becomes intelligible by way of its abductive incorporation into a coding system (i.e. medical classification) the logic, which the frame forms by means of new facts.

PL

W pracy zaprezentowano model diagnozy lekarskiej bazujący na wnioskowaniu abdukcyjnym. Model ten został zaprojektowany w celu wspomagania diagnozy i terapii w pewnych przypadkach alergii. Rozumowanie jest definiowane przez trzy podstawowe typy wnioskowania: dedukcję, indukcje i abdukcję. Pierwszym, który wyróżnił i opisał wnioskowanie abdukcyjne był amerykański filozof Charles S. Peirce. Scharakteryzował je jako metodę dochodzenia do hipotezy, która najlepiej wyjaśnia ob serwowane fakty w zgodzie ze znanymi prawami. Abdukcja, jako wnioskowanie logiczne tworzy ramy odniesienia dzięki którym możliwe staje się przypisanie pojedynczego objawu do konkretnej jednostki chorobowej. H.R. Fisher stwierdził, że każda opinia diagnostyczna w medycynie bazuje na wnioskowaniu abdukcyjnym. Jeśli początkowa przesłanka zawiera niewyjaśniony zaskakujący fakt - objaw w medycznej diagnozie, który spontanicznie tłumaczy się jako efekt określonej przyczyny, to wtedy wykorzystujemy schemat wnioskowania abdukcyjnego. Abdukcyjny sposób wnioskowania składa się z dwóch etapów. W pierwszym etapie fakt („result" w terminologii Pierce'a), aby został wytłumaczony czy zrozumiany, zostaje potraktowany, jako konkluzja w klasycznym schemacie inferencji. Drugim etapem jest wprowadzenie dostępnych lub na nowo skonstruowanych hipotez (zasad/praw), za pomocą których dany przypadek jest abdukowany. Objawy wyjaśniane są poprzez ich abdukcyjne włączenie w kodujący system (np. klasyfikacja medyczna) logiki, której postać formuje się dzięki nowym faktom.