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Decoding degeneration:the implementation of machine learning for clinical detection of neurodegenerative disorders

Neural Regeneration Research 2023年第6期18卷 1235-1242页

作者： fariha khaliq Jane Oberhauser Debia Wakhloo Sameehan Mahajani Department of Biomedical Engineering and Sciences(BMES) National University of Science and TechnologyIslamabadPakistan Department of Neuropathology School of MedicineStanford UniversityStanfordCAUSA

Machine learning represents a growing subfield of artificial intelligence with much promise in the diagnosis,treatment,and tracking of complex conditions,including neurodegenerative disorders such as Alzheimer’s and Parkinson’s *** no definitive methods of diagnosis or treatment exist for either disease,researchers have implemented machine learning algorithms with neuroimaging and motion-tracking technology to analyze pathologically relevant symptoms and *** learning algorithms such as neural networks and complex combined architectures have proven capable of tracking disease-linked changes in brain structure and physiology as well as patient motor and cognitive symptoms and responses to ***,such techniques require further development aimed at improving transparency,adaptability,and *** this review,we provide an overview of existing neuroimaging technologies and supervised and unsupervised machine learning techniques with their current applications in the context of Alzheimer’s and Parkinson’s diseases.

关键词： Alzheimer’s disease clinical detection deep learning machine learning neurodegenerative disorders neuroimaging Parkinson’s disease

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