Analiza video prin învățare profundă pentru evaluarea obiectivă a severității ataxiei cerebelare
Acest studiu a dezvoltat modele de deep learning bazate pe transformers pentru a prezice severitatea ataxiei (scoruri SARA) din videoclipuri de mers la pacienți cu boli neurodegenerative ale cerebelului, utilizând preantrenarea pe date de mers din boala Parkinson pentru a depăși seturile de date etichetate limitate. Modelul a atins o acuratețe de predicție ridicată (MAE 1.91, R² 0.78) pentru scorurile SARA totale, demonstrând că transfer learning din analiza mersului în boala Parkinson poate îmbunătăți evaluarea obiectivă a mișcării la ataxia cerebeloasă.