Личный кабинет
Подробное описание документа
Машинное обучение при анализе данных УФ-индуцированной флуоресцентной спектроскопии в диагностике болезни Паркинсона / Байнаев-Мангилев Н. П., Салмин В. В., Ершова М. В., Иванова Е. О., Иллариошкин С. Н. - DOI 10.61011/OS.2026.05.63342.66-25 // Оптика и спектроскопия. - 2026. - Т. 134, № 5. -
Продемонстрирован новый подход к диагностике болезни Паркинсона (БП), основанный на анализе УФ-индуцированной автофлуоресценции кожи с использованием методов машинного обучения. В исследование включены 123 участника (23 контрольных, 16 пациентов с неспецифическими неврологическими нарушениями и 84 пациента с БП). Спектральные данные обработаны методом главных компонент (редукция с 150 до 30 признаков) и классифицированы пятью алгоритмами. Лучшие результаты достигнуты полносвязной нейронной сетью (ROC-AUC = 0.80, чувствительность =0.92) и логистической регрессией (ROC-AUC = 0.79). Результаты подтверждают потенциал неинвазивной спектроскопии кожи как скринингового инструмента для ранней диагностики БП в клинической практике. Ключевые слова болезнь Паркинсона, флуоресценция, оптическая спектроскопия, кожа, аберрантные белки, конечные продукты гликирования, машинное обучение, нейронные сети, диагностика
Статья опубликована в следующих изданиях
Т. 134, № 5. - 2026.
