Llegar al consultorio del médico para un chequeo puede ser un desafío para alguien con un trastorno neurológico que deteriora su movimiento, como un derrame cerebral. Pero, ¿qué pasaría si el paciente pudiera tomar un videoclip de sus movimientos con un teléfono inteligente yreenviar los resultados a su médico: trabajo del Dr. Hardeep Ryait y colegas de CCBN-University of Lethbridge en Alberta, Canadá, publicado el 21 de noviembre en la revista de acceso abierto PLOS Biología , muestra cómo esto podría algún día ser posible.
Utilizando ratas que habían sufrido un derrame cerebral que afectó el movimiento de sus extremidades anteriores, los científicos primero pidieron a los expertos que calificaran el grado de deterioro de las ratas en función de cómo alcanzaron la comida. Luego ingresaron esta información en un estado de-la red neuronal profunda del arte para que pueda aprender a puntuar los movimientos de alcance de las ratas con precisión humana experta.Cuando la red recibió imágenes de video de un nuevo conjunto de ratas que buscaban comida, también fue capaz de puntuarsus deficiencias con una precisión similar a la de los humanos. El mismo programa demostró ser capaz de calificar otras pruebas dadas a ratas y ratones, incluidas las pruebas de su capacidad para caminar a través de un haz estrecho y tirar de una cuerda para obtener una recompensa alimentaria.
Las redes neuronales artificiales se utilizan actualmente para conducir automóviles, para interpretar la videovigilancia y para monitorear y regular el tráfico. Esta revolución en el uso de redes neuronales artificiales ha alentado a los neurocientíficos conductuales a utilizar dichas redes para evaluar el comportamiento complejo de sujetos experimentales. De manera similar, los trastornos neurológicos también podrían evaluarse automáticamente, permitiendo la cuantificación del comportamiento como parte de un chequeo o para evaluar los efectos de un tratamiento farmacológico. Esto podría ayudar a evitar el retraso que puede presentar un obstáculo importante para el tratamiento del paciente.
En conjunto, esta investigación indica que las redes neuronales profundas como esta pueden proporcionar una puntuación confiable para la evaluación neurológica y pueden ayudar a diseñar métricas de comportamiento para diagnosticar y controlar los trastornos neurológicos. Curiosamente, los resultados revelaron que esta red puede usar una gama más amplia deinformación que la incluida por los expertos en un sistema de puntaje conductual. Una contribución más distintiva de esta investigación es que esta red pudo identificar las características del comportamiento que son más indicativas de deficiencias motoras. Esto es importante porque tiene el potencial de mejorar el monitoreolos efectos de la rehabilitación. Este método ayudaría a estandarizar el diagnóstico y la monitorización de los trastornos neurológicos, y en el futuro podría ser utilizado por los pacientes en el hogar para monitorizar los síntomas diarios.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por PLOS . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :