สล็อตออนไลน์ โรคหลอดเลือดสมอง (Stroke) ซึ่งเป็นภาวะที่คุกคามถึงชีวิตซึ่งเกิดจากการจำกัดปริมาณเลือดไปเลี้ยงสมอง เป็นสาเหตุสำคัญของความทุพพลภาพในระยะยาว ในยุโรป มีผู้ป่วยรายใหม่มากกว่า 1.5 ล้านรายในแต่ละปี โดยมีผู้ป่วยน้อยกว่า 15% ที่ฟื้นตัวเต็มที่ ความท้าทายหลักในการฟื้นฟูโรคหลอดเลือดสมองคือการฟื้นตัวแตกต่างกันอย่างมากระหว่างผู้ป่วย: ผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองประมาณ 2 ใน 3 ฟื้นตัวตามธรรมชาติ
จากการด้อยค่าในช่วงเริ่มต้น ส่วนที่เหลือไม่หาย
วิกฤตการณ์การฟื้นตัวตามธรรมชาตินั้นแปรผันโดยเฉพาะอย่างยิ่งในผู้ป่วยที่มีความสามารถในการคาดการณ์การฟื้นตัวของบุคคลอาจช่วยให้แพทย์เลือกการรักษาเฉพาะบุคคลและเพิ่มผลการรักษาสูงสุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่มีความบกพร่องระดับรุนแรง ด้วยเป้าหมายนี้ ทีมวิจัยระดับนานาชาติที่ก่อตั้งที่ Swiss Federal Institute of Technology (EPFL) ได้พัฒนาระบบการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่คาดการณ์ผลการฟื้นตัวของผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองได้อย่างแม่นยำ
“กุญแจสำคัญคือการหากลยุทธ์การฟื้นฟูระบบประสาทที่เหมาะสมที่สุดเพื่อเพิ่มผลการรักษาเป็นรายบุคคล” Friedhelm Hummel จาก EPFL อธิบาย ในการแถลงข่าว “เครื่องมือนี้สามารถสนับสนุนการคาดการณ์ของหลักสูตรการกู้คืนแต่ละหลักสูตรตั้งแต่เนิ่นๆ และจะมีผลกระทบที่สำคัญต่อการจัดการทางคลินิก การวิจัยเชิงแปล และทางเลือกในการรักษา”
การคาดการณ์ส่วนบุคคลHummel และผู้ทำงานร่วมกันได้พัฒนาเครื่องมือคาดการณ์ตามการวิเคราะห์คอนเนกโตม ซึ่งเป็นแผนที่ของการเดินสายของสมองทั้งหมดที่สร้างจากภาพ MR หลายภาพ เป้าหมายของพวกเขาคือการใช้ข้อมูลจากการเชื่อมต่อโครงสร้างทั้งสมองเป็นปัจจัยพยากรณ์โรคที่อาจเกิดขึ้นเพื่อกำหนดผลลัพธ์ของแต่ละบุคคลหลังจากโรคหลอดเลือดสมอง
เพื่อฝึกแบบจำลองการทำนาย
นักวิจัยได้วิเคราะห์คอนเนกโทมโครงสร้างสมองทั้งสมองของผู้ป่วย 63 รายในสองสัปดาห์หลังจากเกิดโรคหลอดเลือดสมอง ในขณะเดียวกันก็ประเมินความบกพร่องทางการเคลื่อนไหวของผู้ป่วยด้วย ภายในชุดข้อมูลนี้ ผู้ป่วย 39.7% ไม่ฟื้นตัวตามธรรมชาติ ในกลุ่มย่อยที่มีการด้อยค่าของมอเตอร์อย่างรุนแรง 63.9% ไม่ฟื้นตัวตามธรรมชาติ ทีมยังติดตามการเปลี่ยนแปลงการเชื่อมต่อในสมองของผู้ป่วยถึงสามเดือนต่อมา
SVMs ได้รับการฝึกอบรมเพื่อแยกผู้ป่วยที่ฟื้นตัวตามธรรมชาติจากผู้ที่ไม่หายขาด โดยพิจารณาจากการเชื่อมต่อของพวกเขา จากนั้น SVM ได้กำหนดรูปแบบเครือข่ายสมองพื้นฐานสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายเพื่อคาดการณ์เกี่ยวกับศักยภาพในการฟื้นตัว โดยเน้นเฉพาะผู้ที่มีความบกพร่องทางร่างกายอย่างรุนแรง
การตรวจสอบภายในของแบบจำลองการทำนายเปิดเผยว่าคุณลักษณะที่ดึงออกมาจากคอนเนกโตมสองสัปดาห์หลังจากโรคหลอดเลือดสมองสามารถแยกผู้ป่วยที่มีการฟื้นตัวออกจากผู้ที่ไม่มี การตรวจสอบความถูกต้องภายในของแบบจำลองแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพการจำแนกประเภทที่สูง โดยมีความแม่นยำในการทำนายถึง 83% สำหรับผู้ป่วยทุกราย ที่สำคัญ ความแม่นยำในการจำแนกประเภทนั้นสูงขึ้นไปอีก – 92% ในกลุ่มผู้ป่วยที่มีความบกพร่องระดับรุนแรงที่คาดเดาได้ยาก
คอนเนกโทมเทคนิคที่ใช้ MRI-based ใช้เพื่อกำหนดโครงสร้างสายไฟของสมองและคอนเนกโทมที่อยู่เบื้องล่าง คุณสมบัติจากข้อมูลที่ซับซ้อนนี้สามารถจำแนกผู้ป่วยที่มีความแม่นยำสูงเป็นกลุ่มที่ฟื้นตัวตามธรรมชาติหลังจากโรคหลอดเลือดสมองหรือผู้ที่ไม่ทำ (มารยาท: F Hummel, EPFL)
นักวิจัยได้ตรวจสอบผลลัพธ์เพิ่มเติมในชุดข้อมูลอิสระที่มีขนาดเล็กลง ในที่นี้ การจำแนกประเภทในทุกวิชา รวมถึงผู้ป่วยที่มีความบกพร่องอย่างรุนแรง ก็มีความแม่นยำสูงเช่นกัน อย่างไรก็ตาม พวกเขาทราบว่าผลลัพธ์เหล่านี้ควรใช้ด้วยความระมัดระวัง เนื่องจากตัวอย่างข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องภายนอกมีขนาดเล็ก
พื้นที่ที่สำคัญทีมงานยังใช้คอนเนกโตม
ทั้งสมองเพื่อระบุพื้นที่สมองที่เกี่ยวข้องและการเชื่อมต่อที่อาจสนับสนุนหรือขัดขวางการฟื้นตัวของมอเตอร์ โดยกำหนดโหนดเครือข่ายที่มีความสำคัญเป็นพิเศษสำหรับการฟื้นตัวในผู้ป่วยที่มีความบกพร่องอย่างรุนแรง พื้นที่สมองที่ระบุมีแนวโน้มที่จะรองรับกระบวนการฟื้นฟูการทำงานของมอเตอร์โดยธรรมชาติ และอาจส่งผลต่อการออกแบบวิธีการรักษาแบบใหม่
การแยกคุณลักษณะเปิดเผยว่าการเชื่อมต่อภายในเครือข่ายมอเตอร์ parietofrontal หลักมีความสำคัญสำหรับผลลัพธ์ที่ดี โดยพื้นที่ยนต์รองมีความสำคัญอย่างยิ่งในผู้ป่วยที่มีความบกพร่องในขั้นต้นขั้นรุนแรง นอกจากนี้ ระบบการทำงานต่างๆ เช่น พื้นที่ที่ตั้งใจฟัง ประสาทสัมผัสทางกาย หรือหลายรูปแบบ มีส่วนช่วยในการฟื้นฟูการทำงานของมอเตอร์อย่างชัดเจนและปรับปรุงการจำแนกประเภท
หนึ่งภาพ หนึ่งคำทำนาย: MRI อาจทำนายการลดลงของความรู้ความเข้าใจหลังจากโรคหลอดเลือดสมอง นักวิจัยซึ่งรายงานการค้นพบของพวกเขาในBrain สรุป ว่าการวิเคราะห์เชิงคำนวณของการเชื่อมต่อทั้งสมองมีศักยภาพสูงในการทำนายระดับของผู้ป่วยและการฟื้นตัวในระยะแรกหลังโรคหลอดเลือดสมอง Hummel ตั้งข้อสังเกตว่าสำหรับการใช้ทางคลินิกเป็นประจำ เครื่องมือการทำนายจะต้องมีการพัฒนาเพิ่มเติมและตามหลักการแล้วระบบอัตโนมัติ
“ขั้นตอนต่อไปที่เรากำลังวางแผนคือการประเมินแนวทางนี้เพิ่มเติมในชุดข้อมูลอื่น ๆ และพัฒนาวิธีการวิเคราะห์เพื่อการใช้งานทางคลินิกโดยตรงที่ง่ายกว่า” เขากล่าวกับPhysics World นอกจากนี้ เรายังคงวิเคราะห์ความเกี่ยวพันเชิงโครงสร้างและการทำงาน และผลกระทบต่อการฟื้นตัวของโรคหลอดเลือดสมอง เพื่อใช้ข้อมูลนี้ไปสู่กลยุทธ์การรักษาเฉพาะบุคคล”
แม้จะมีปัจจัยที่ท้าทายเหล่านี้ ความก้าวหน้าล่าสุดในเทคนิคโฟโตเมตริกช่วยให้ทีมของแมคโดนัลด์สามารถระบุสัญญาณตัวเลือกไมโครเลนส์ระยะสั้น 27 แบบในการสำรวจข้อมูลของเคปเลอร์แบบคนตาบอด จากทั้งหมด 4 เหตุการณ์ไม่เพียงแต่เป็นเหตุการณ์ใหม่ทั้งหมด แต่ยังมีระยะเวลาน้อยกว่า 0.1 วัน และไม่มีสัญญาณที่แรงกว่า ซึ่งอาจบ่งบอกถึงดาวโฮสต์ ปัจจัยทั้งสองนี้เป็นคุณลักษณะสำคัญของไมโครเลนส์โดย FFP ขนาดเท่าโลก สล็อตออนไลน์
