破坏神

社论：神经疾病和诊断的AI和机器学习应用

神经系统疾病破坏神经系统的正常功能，包括中枢神经系统和周围神经系统（克利夫兰诊所，2024年）。这些疾病包括广泛的疾病，例如癫痫和癫痫发作，肌音障碍语音，精神分裂症，注意力减轻多动障碍（ADHD），帕金森氏病，大脑中风和阿尔茨海默氏病（Johns Hopkins Medicine，2024年）。这些疾病的原因有所不同，可能包括遗传突变，先天性异常，感染或神经系统伤害。诊断这些疾病通常涉及各种测试，例如脑电图（EEG），肌电图（EMG），神经传导研究，成像测试和睡眠研究。尽管这些诊断工具是必不可少的，但在长时间内手动分析结果可能会遇到错误，并且既耗时又耗时。为了应对这一挑战，使用机器学习（ML）模型开发了计算机辅助诊断系统（CAD）系统。这些技术可以通过提供可靠的第二意见，减少工作量并通过大大减少诊断所需的时间来帮助临床医生（Rangayyan and Krishnan，2024）。该研究主题着重于通过应用人工智能（AI）和ML技术来识别各种神经系统疾病的方法。该研究主题提供了使用AI和ML解决方案识别脑肿瘤的几种计算机辅助方法。Reddy，Batchu等。脑肿瘤可以通过一系列精神病症状表现出来，有时会伴有神经系统症状，这会使临床表现复杂化（Ghandour等，2021）。krishna Priya和Karuna进行了一项实验，以对磁共振图像（MRI）进行分类。为此，他们使用了四种预训练的深度学习（DL）模型，即VGG-19，VGG-16，RESNET50和Inception V3。作者分别对所有这些模型进行了测试，并将这种方法的最佳方法识别为VGG-19。执行一些图像增强技术以减少过度拟合后，他们考虑了总共305张MR图像。提出了使用基于熵的阈值