Метод диагностики болезни Альцгеймера по томографическим изображениям мозга человека

Розглянуто проблематику діагностики хвороби Альцгеймера. Приведено огляд сучасних інженерних методів автоматичної діагностики хвороби Альцгеймера за зображеннями магнітно-резонансної томографії та позитронно-еміснійної томографії. Наведено алгоритм методу відбору ознак, розроблений з використанням статистичних критеріїв. Розроблено и експериментально досліджено метод на базі математичного апарату нечіткої логіки для автоматизованої діагностики хвороби Альцгеймера.The problem of Alzheimer disease diagnosis is considered. The review of current existing automated methods of Alzheimer disease diagnosis using MRI and PET/SPECT images is given. Advantages and disadvantages are presented. Problem of potential redundancy of Alzheimer disease features, which are used in modern diagnosis systems, is considered. A feature selection algorithm was developed using statistical tests. The new approach based on a fuzzy logic application for the computer-aided diagnosis of Alzheimer’s disease is developed and experimentally investigated.Рассмотрено проблематику диагностики болезни Альцгеймера. Приведен обзор современных инженерных методов автоматизированой диагностики болезни Альцгеймреа по изображениям магнитно-резонансной томографии и позитронно-эмисионной томографии мозга человека. Приведен алгоритм метода отбора признаков, разработанный с применением статистических критериев. Разработан и экспериментально исследован метод на базе математического аппарата нечеткой логики для автоматизированной диагностики болезни Альцгеймера

Применение методов кластеризации для диагностики болезни Альцгеймера на основе ПЕТ-изображений

Робота присвячена використанню методів кластеризації в системах нечіткого виводу для класифікації ПЕТ-зображень з метою діагностики хвороби Альцгеймера. Оцінені характеристики кожного з трьох представлених кластеризаційних методів: Subtractive Clustering, C-means та Fuzzy Grid Partition. На-дані рекомендації щодо використання методу Subtractive Clustering у системах нечіткого виводу для автоматичної діагностики хвороби Альцгеймера, як методу, що показав найкращі результати з AUC=0,8791.This work was dedicated to clustering methods application in fuzzy inference system for Alzheimer’s disease diagnosis using PET-images. Three methods (Subtractive Clustering, C-means and Fuzzy Grid Partition) of clustering were discussed and their performance in Alzheimer’s disease diagnosis were measured. Recommendation of the future use of Subtractive Clustering algorithm in the computer-aided diagnosis system for Alzheimer’s disease are given. The performance of this algorithm is AUC=0,8791.Данная работа посвящена применению методов кластеризации в системах нечеткого вывода для классификации ПЭТ-изображений с целью диагностики болезни Альцгеймера. Оценены характеристики каждого из трех представленных методов кластеризации: Subtractive Clustering, C-means и Fuzzy Grid Partition. Представлены рекомендации касательно использования метода Subtractive Clustering в системах нечеткого вывода для автоматизированной диагностики болезни Альцгеймера, как метода, который показал наилучшие результаты с AUC=0,8791

Метод діагностики хвороби Альцгеймера за томографічними зображеннями мозку

The problem of Alzheimer disease diagnosis is considered. The review of current existing automated methods of Alzheimer disease diagnosis using MRI and PET/SPECT images is given. Advantages and disadvantages are presented. Problem of potential redundancy of Alzheimer disease features, which are used in modern diagnosis systems, is considered.A feature selection algorithm was developed using statistical tests.The new approach based on a fuzzy logic application for the computer-aided diagnosis of Alzheimer’s disease is developed and experimentally investigated.References 34, figures 7, tables 2.Рассмотрено проблематику диагностики болезни Альцгеймера. Приведен обзор современ-ных инженерных методов автоматизированой диагностики болезни Альцгеймреа по изображе-ниям магнитно-резонансной томографии и позитронно-эмисионной томографии мозга челове-ка.Приведен алгоритм метода отбора признаков, разработанный с применением статистиче-ских критериев.Разработан и экспериментально исследован метод на базе математического аппарата не-четкой логики для автоматизированной диагностики болезни Альцгеймера.Библ. 34., рис. 7, табл. 2.Розглянуто проблематику діагностики хвороби Альцгеймера. Приведено огляд сучасних інженерних методів автоматичної діагностики хвороби Альцгеймера за зображеннями магнітно-резонансної томографії та позитронно-еміснійної томографії.Наведено алгоритм методу відбору ознак, розроблений з використанням статистичних критеріїв. Розроблено и експериментально досліджено метод на базі математичного апарату нечіткої логіки для автоматизованої діагностики хвороби Альцгеймера.Бібл. 34., рис. 7., табл.

PROTOGIM: a novel tool to search motifs and domains in hypothetical proteins of protozoan genomes.

Whole sequencing of protozoan trypanosomatid genomes revealed the presence of several predicted unknown genes coding for hypothetical proteins. Pairwise, alignment-based, computational methods available online are unable to identify the function of these sequences. To detect clues to identify the function of hypothetical proteins, a user-friendly, bioinformatic tool named PROTOzoan Gene Identification Motifs (PROTOGIM, available on http://www.biowebdb.org/protogim ) was developed, which allows the user to search functional patterns of hypothetical proteins through the screening of regular expression in the sequences. The analysis of 1,194 trypanosomatid hypothetical proteins through PROTOGIM resulted in an identification of motifs and domains in 98% of the cases, demonstrating the reliability and accuracy of the employed method. The added value of this tool is the possibility to modify or insert new regular expressions to perform an analysis against either one or several sequences at the same time. An in silico strategy along with biochemical and molecular characterizations creates new possibilities to find the functions of hypothetical proteins at the postgenome era

Smoking cessation interventions for Hispanic/Latino(a) adults in the USA: protocol for a systematic review and planned meta-analysis

Introduction Hispanic smokers face multiple cultural and socioeconomic barriers to cessation that lead to prominent health disparities, including a lack of language-appropriate, culturally relevant, evidence-based smoking cessation interventions. This systematic review will examine the literature on smoking cessation interventions for Hispanic adults in the USA to assess (1) the availability of interventions, (2) the methodological quality of the studies evaluating the interventions and (3) the efficacy of the interventions.Methods and analysis A systematic literature search will be conducted, in English with no date limits, through the following databases starting at year of inception: Medical Allied Health Literature, Embase, American Psychology Association Psychology Articles, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature Complete, ScienceDirect, Health & Medicine Collection and Web of Science Core Collection. Trial registries and grey literature sources will be searched to identify ongoing or unpublished studies. Literature search will be rerun prior to eventual submission of the review to ensure the inclusion of relevant studies. Quantitative studies evaluating the efficacy of a smoking cessation intervention (ie, smoking cessation as a measured outcome) for Hispanic adult smokers in the USA will be included in the systematic review. Two authors will independently identify relevant studies, extract data and conduct quality and risk of bias assessments. Discrepancies in coding will be discussed between the two reviewers and pending disagreements will be resolved by a third reviewer. First, the quality of all studies will be assessed, then randomised controlled trials (RCTs) will be further evaluated for risk of bias using Cochrane’s Risk of Bias Tool. All eligible studies will be summarised descriptively. If data allow, the efficacy of smoking cessation interventions tested in RCTs, with a minimum follow-up of 6 months, will be quantitatively estimated using ORs and 95% CIs. The association between intervention type/modality and efficacy will be assessed via subgroup analyses.PROSPERO registration number CRD42022291068