Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Potulska-Chromik, Anna" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-11 z 11
Tytuł:
Rabdomioliza – przyczyny, obraz kliniczny i postępowanie
Rhabdomyolysis in clinical practice
Autorzy:
Prygiel, Justyna
Potulska-Chromik, Anna
Kostera-Pruszczyk, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2057229.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Neurologów Dziecięcych
Tematy:
rabdomioliza
etiologia
diagnostyka
miopatie wrodzone
rhabdomyolysis
etiology
diagnostic
inherited myopathy
Opis:
Rabdomioliza to ciężki, potencjalnie zagrażający życiu zespół objawów wynikających z ostrego uszkodzenia mięśni. Do klasycznej triady objawów zalicza się ból, osłabienie mięśni oraz brunatne zabarwienie moczu. Zespół ten związany jest z ryzykiem wystąpienia powikłań, takich jak ostre uszkodzenie nerek czy zespół rozsianego wykrzepiania wewnątrznaczyniowego. Oznaczanie stężenia kinazy kreatynowej we krwi stanowi złoty standard w diagnostyce choroby. Ponadto zaleca się również monitorowanie parametrów funkcji nerek. Rabdomioliza powodowana jest przez szereg różnych przyczyn, od częstszych, nabytych, po rzadkie, uwarunkowane genetycznie. Do najczęstszych przyczyn zalicza się uraz, wysiłek fizyczny, ekspozycja na leki czy substancje toksyczne. Rabdomioliza jest rzadkim powikłaniem terapii statynami, nieco częściej występuje w przypadku politerapii z innymi lekami hipolipemizującymi. Wrodzona skłonność do wystąpienia rabdomiolizy opisywana jest w wielu zespołach należących do zróżnicowanej grupy chorób nerwowo- mięśniowych i metabolicznych. Do najważniejszych z nich należą hipertermia złośliwa, zaburzenia metabolizmu glikogenu, zaburzenia procesu betaoksydacji kwasów tłuszczowych czy miopatie mitochondrialne. Diagnostyka różnicowa oparta jest na obrazie klinicznym, analizie czynników wywołujących oraz właściwym doborze badań dodatkowych. Nawracające epizody rabdomiolizy, dodatni wywiad rodzinny, cechy przewlekłej miopatii powinny skłaniać do poszukiwania przyczyny wrodzonej. W leczeniu powszechnie stosowane jest intensywna dożylna płynoterapia. Głównym celami terapii jest usunięcie przyczyny wywołującej uszkodzenie mięśni, prewencja uszkodzenia nerek i leczenie zaburzeń elektrolitowych. W niektórych przypadkach może być wymagane leczenie nerkozastępcze. Ogólna śmiertelność kształtuje się na poziomie 8%.
Rhabdomyolysis is a serious, potentially life threatening condition resulting from acute muscle damage. The characteristic clinical features of rhabdomyolysis include myalgia, muscle weakness and dark colored urine. This syndrome is related to a high risk of complication, for example, acute kidney injury or disseminated intravascular coagulation. Serum creatinine kinase concentration is considered the biochemical gold standard for diagnosing rhabdomyolysis. Serial monitoring of renal function should be a standard procedure. Rhabdomyolysis is caused by a number of causes, more often acquired than genetically conditioned. Acquired causes include trauma, physical exercise, medication or toxic exposure. Rhabdomyolysis is a rare complication of statin therapy, it is more common in polytherapy with other lipid-lowering drugs. Inherited predisposition to massive muscle injury can occur with numerous diseases from heterogeneous group of neuromuscular or metabolic disorders. The most important ones include malignant hyperthermia, glycogen metabolism disorders, fatty acid beta-oxidation disorders or mitochondrial myopathies. Differential diagnosis should be based on clinical presentation, analysis of triggering factors and appropriate choice of laboratory tests. Recurrent episodes of rhabdomyolysis, positive family history or features of chronic myopathy should induce the search for an inherited cause. Intensive intravenous fluid infusions are widely used in treatment. The main goals of therapy are to remove the cause of muscle damage, prevention of kidney injury and treatment of electrolyte disturbances. In some cases renal replacement therapy may be required. Total mortality is about 8%.
Źródło:
Neurologia Dziecięca; 2017, 26, 53; 55-61
1230-3690
2451-1897
Pojawia się w:
Neurologia Dziecięca
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przewlekła zapalna polineuropatia demielinizacyjna u dzieci
Childhood chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy
Autorzy:
Łukawska, Małgorzata
Potulska-Chromik, Anna
Kostera-Pruszczyk, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2057233.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Neurologów Dziecięcych
Tematy:
przewlekła zapalna polineuropatia demielinizacyjna
choroba Charcot-Marie-Tooth
IVIg
zespół Guillain-Barré
chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy
Charcot-Marie-Tooth disease
intravenous immunoglobulin
Guillain-Barré syndrome
Opis:
Przewlekła zapalna polineuropatia demielinizacyjna (Chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy, CIDP) jest rzadką chorobą o podłożu autoimmunologicznym charakteryzującą się postępującym niedowładem i/lub zaburzeniami czucia oraz hipo- lub arefleksją. Dziecięca postać CIDP najczęściej rozwija się w ciągu 8 tygodni, ale u 20% choroba ma początek podostry (4–8 tygodni), a u pozostałych ostry (< 4 tygodni). Czasami pierwsze objawy poprzedzone są infekcją układu oddechowego bądź pokarmowego. Typowy obraz kliniczny to postępujący, symetryczny niedowład mięśni proksymalnych i dystalnych kończyn dolnych prowadzący do zaburzeń chodu i upadków. CIDP u dzieci przeważnie ma przebieg rzutowo-remisyjny. Kryteria rozpoznania obejmują również zmiany o charakterze demielinizacji stwierdzane w elektroneurografii (ENG) oraz badanie płynu mózgowo-rdzeniowego, które wykazuje rozszczepienie białkowo-komórkowe. Biopsja nerwu łydkowego nie jest już zalecana w rutynowej diagnostyce. CIDP należy różnicować przede wszystkim z zespołem Guillain’a-Barrego (Guillain-Barré syndrome, GBS), dziedzicznymi czuciowo-ruchowymi polineuropatiami, szczególnie chorobą Charcot-Marie-Tooth (CMT), oraz poliradikulopatią w przebiegu boreliozy. Leczeniem pierwszego rzutu są dożylne wlewy immunoglobulin (intravenous immunoglobulin, IVIg) oraz glikokortykosteroidy (GKS), po których u większości pacjentów występuje dość szybka poprawa stanu klinicznego. W drugim rzucie można zastosować leczenie skojarzone IVIg z GKS, plazmaferezę, a także dołączyć leki immunosupresyjne, przeważnie azatioprynę. CIDP u dzieci ma dobre rokowanie, najczęściej występuje remisja, całkowita bądź z minimalnymi objawami ubytkowymi.
Chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy (CIDP) is a rare autoimmune disease characterised by progressive weakness and/or sensory symptoms and hipo- or areflexia. The disease develops insidiously (> 8 weeks) in most cases but 20% has a subacute onset (4–8 weeks) and 20% an acute onset (< 4 weeks). Sometimes first symptoms are preceded by a respiratory tract infection or gastroenteritis. The typical clinical presentation is a progressive symmetrical weakness of proximal and distal muscles of lower limbs leading to gait disturbance and falls. Childhood CIDP in most cases has a relapsing- remitting course. Diagnostic criteria include also demyelinating changes in nerves in the nerve conduction study (NCV) and elevated protein levels without pleocytosis in cerebrospinal fluid. The sural biopsy is no longer recommended in a routine diagnosis. Differential diagnosis includes Guillain-Barré syndrome (GBS), hereditary sensorimotor polyneuropathies, especially Charcot-Marie-Tooth disease (CMT), and polyradiculopathy as a presenting symptom of boreliosis. The first-line treatment is intravenous immunoglobulin (IVIg) and corticosteroids, both of which improve patients’ symptoms quite quickly. The second- line treatment includes IVIg together with corticosteroids, plasma exchange and an immunosuppressive drug, most commonly azathioprine. The childhood CIDP has a good prognosis with a remission or minimal deficits in most cases.
Źródło:
Neurologia Dziecięca; 2017, 26, 53; 39-46
1230-3690
2451-1897
Pojawia się w:
Neurologia Dziecięca
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dystrofia twarzowo-łopatkowo-ramieniowa (FSHD) – aktualny stan wiedzy
Facio-scapulo-humeral dystrophy (FSHD) – the latest update
Autorzy:
Aragon-Gawińska, Karolina
Potulska-Chromik, Anna
Kostera-Pruszczyk, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2135610.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Neurologów Dziecięcych
Tematy:
dystrofia twarzowo-łopatkowo-ramieniowa
niedosłuch
teleangiektazje siatkówkowe
niewydolność oddechowa
blok odnogi pęczka Hisa
facioscapulohumeral muscular dystrophy
hearing loss
retinal telangiectasis
respiratory insufficiency
bundlebranch block
Opis:
Dystrofia twarzowo-łopatkowo-ramieniowa (FSHD) to trzecia co do częstości występowania dystrofia mięśniowa, dziedziczona autosomalnie dominująco. Pierwsze objawy zazwyczaj manifestują się w drugiej dekadzie życia, a bardzo wczesny początek (u dzieci przed 10. rokiem życia) wiąże się z ciężkim przebiegiem choroby, szybszym postępem niesprawności oraz większym ryzykiem powikłań. Praca ma na celu przedstawienie najważniejszych zagadnień dotyczących FSHD z punktu widzenia praktyki klinicznej – objawów, diagnostyki oraz opcji terapeutycznych, z uwzględnieniem wyników najnowszych badań, aktualnego piśmiennictwa oraz wytycznych opublikowanych przez Amerykańskie Towarzystwo Neurologiczne w 2015 roku.
Facio-scapulo-humeral dystrophy (FSHD) is a third most common muscular dystrophy of autosominal dominant pattern of inheritance. The onset of symptoms usually takes place in the second decade of life, whereas very early disease manifestation (in children below 10- year old) is linked to more severe clinical picture with quicker disability progression and higher risk of complications. This paper aims to present the most relevant issues in clinical practice concerning FSHD – symptoms, diagnostic process and therapeutic options, based on the latest publications, including evidence-based guidelines published by AAN in 2015.
Źródło:
Neurologia Dziecięca; 2016, 25, 50; 73-77
1230-3690
2451-1897
Pojawia się w:
Neurologia Dziecięca
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przegląd metod oceny funkcjonalnej u niesiedzących pacjentów z rdzeniowym zanikiem mięśni (SMA)
A review of functional assessment scales in non-sitters with spinal muscular atrophy (SMA)
Autorzy:
Gierlak-Wójcicka, Zuzanna
Burlewicz, Małgorzata
Potulska-Chromik, Anna
Kostera-Pruszczyk, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2049564.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Neurologów Dziecięcych
Tematy:
rdzeniowy zanik mięśni
standardy opieki
skale funkcjonalne
rehabilitacja
rehabilitacja neurologiczna
dzieci
Muscular Atrophy
Spinal
Standard of Care
Functional Scales
Rehabilitation
Neurologic Rehabilitation
Child
Opis:
Rdzeniowy zanik mięśni (SMA – ang. Spinal Muscular Atrophy) to choroba nerwowo-mięśniowa charakteryzująca się degeneracją motoneuronów alfa – komórek rogów przednich rdzenia kręgowego. Prowadzi to do postępującej atrofii i osłabienia mięśni, zaś w cięższych przypadkach do całkowitej utraty funkcji motorycznych, niewydolności oddechowej i zgonu. W listopadzie 2017 ukazała się aktualizacja standardów opieki (Standards of Care – SOC) w SMA. Istotne miejsce w opiece ma fizjoterapia oraz ocena stanu funkcjonalnego przy pomocy walidowanych skal. Dla wyznaczenia szczegółowych wytycznych dotyczących rehabilitacji pacjenci zostali podzieleni ze względu na ich stan funkcjonalny na „niesiedzących”, „siedzących” oraz „chodzących”. W aktualnym omówieniu prezentujemy metody oceny funkcjonalnej dla najmłodszych pacjentów z SMA. Do ewaluacji zalecane są skale CHOP-INTEND (The Children’s Hospital of Philadelphia Infant Test of Neuromuscular Disorders) oraz HINE (Hammersmith Infant Neurological Examination). Regularna ocena jest wskazana dla określenia przebiegu choroby oraz skuteczności potencjalnych nowatorskich terapii SMA.
Spinal Muscular Atrophy (SMA) is a neuromuscular disease caused by degeneration of alphamotoneurons. It leads to progressive muscle atrophy and weakness, and, in more severe cases to a total loss of motor function, respiratory insufficiency and death. In November 2017, an update in the Standards of Care (SOC) in SMA was published. For detailed rehabilitation guidelines, the patients were divided into groups according to their functional state – „bedridden”, „sedentary” and „ambulatory”. We focus on the guidelines for physiotherapy and rehabilitation, more specifically on methods of functional assessment recommended for the youngest patients with SMA. For evaluation, it is suggested to use either CHOP-INTEND (The Children’s Hospital of Philadelphia Infant Test of Neuromuscular Disorders) or HINE (Hammersmith Infant Neurological Examination) that are both based on WHO (World Health Organization) milestones. Regular assessment is necessary both for the evaluation of the course of the disease, as well as to capture possible improvement through pharmacological treatment.
Źródło:
Neurologia Dziecięca; 2018, 27, 54; 11-17
1230-3690
2451-1897
Pojawia się w:
Neurologia Dziecięca
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Parametric analysis of pilot voice signals in Parkinson’s disease diagnostics
Analiza parametryczna pilotażowych sygnałów głosu w diagnostyce choroby Parkinsona
Autorzy:
Majda-Zdancewicz, Ewelina
Potulska-Chromik, Anna
Nojszewska, Monika
Kostera-Pruszczyk, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2176245.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu
Tematy:
features extraction
speech signal analysis
Parkinson's disease
analiza sygnału mowy
choroba Parkinsona
ekstrakcja cech
Opis:
Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease of the central nervous system (CNS) characterized by the progressive loss of dopaminergic neurons in the substantia nigra. The article describes an analysis of pilot voice signal analysis in Parkinson's disease diagnostics. Frequency domain signal analysis was mainly used to assess the state of a patient's voice apparatus in order to support PD diagnostics. The recordings covered uttering the “a” sound at least twice with extended phonation. The research utilized real recordings acquired in the Department of Neurology at the Medical University of Warsaw, Poland. Spectral speech signal coefficients may be determined based on different defined frequency scales. The authors used four frequency scales: linear, Mel, Bark and ERB . Spectral descriptors have been defined for each scales which are widely used in machine and deep learning applications, and perceptual analysis. The usefulness of extracted features was assessed taking into account various methods. The discriminatory ability of individual coefficients was evaluated using the Fisher coefficient and LDA technique.. The results of numerical experiments have shown different efficiencies of the proposed descriptors using different frequencies scales.
Choroba Parkinsona (PD) jest neurodegeneracyjną chorobą ośrodkowego układu nerwowego charakteryzującą się postępującą utratą neuronów dopaminergicznych w istocie czarnej. W artykule opisano analizę rejestracji pilotażowych sygnałów głosu w diagnostyce choroby Parkinsona. Rejestracji podlegało co najmniej dwukrotnie wypowiadanie głoski „a” o przedłużonej fonacji. Do badań wykorzystano nagrania zarejestrowane w Katedrze i Klinice Neurologii Warszawskiego Uniwersytetu Medycznego w Warszawie. Do oceny stanu aparatu głosu pacjenta celem wsparcia diagnostyki choroby Parkinsona wykorzystano w głównej mierze analizę sygnału w dziedzinie częstotliwości. Autorzy zastosowali cztery skale częstości: liniową, skalę typu Mel, skalę typu Bark oraz skalę typu ERB. Dla każdej z tych skali zdefiniowali deskryptory spektralne szeroko stosowane w aplikacjach uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się oraz w analizie percepcyjnej. Ocena przydatności wyekstrahowanych cech została zrealizowana z uwzględnieniem różnych metod. Wykorzystano metodą oceny jakości cech przy użyciu współczynnika istotności Fischera oraz analizę LDA. Wyniki eksperymentów numerycznych wykazały różne wydajności proponowanych deskryptorów przy użyciu różnych skal częstości.
Źródło:
Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering; 2022, 4, 1; 21--28
2658-2058
2719-2954
Pojawia się w:
Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of hand and face images for the purpose of engineering support for Parkinsons disease diagnosis
Analiza obrazów dłoni i twarzy na potrzeby inżynierskiego wsparcia diagnostyki choroby Parkinsona
Autorzy:
Białek, Kamila
Potulska-Chromik, Anna
Jakubowski, Jacek
Nojszewska, Monika
Kostera-Pruszczyk, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2171782.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu
Tematy:
image processing
medical diagnosis
Parkinson’s disease
przetwarzanie obrazów
diagnoza medyczna
choroba Parkinsona
Opis:
Engineering support in the field of recognizing Parkinson's disease against the background of other diseases, its progression and monitoring the effectiveness of drugs is currently widely implementedas part of work devoted to the use of recording and analysis devices equipped with sensors of movement parameters attached to the patient's body, e.g. accelerometers and gyroscopes. This material touches on an alternative approach, in which the concept of using techniques for processing selected image data obtained during a clinical examination evaluating a patient using the unified UPDRS number scale is proposed. The research was conducted on a material that corresponded to selected components of the scale and included images of faces recorded in the visible light range and images of the outer surfaces of the hand recorded with a thermal imaging camera.This was aimed at assessing the possibility of differentiating personsin terms of detecting Parkinson's disease on the basis of registered modalities. Thus, tasks aimed at developing characteristics important in the binary classification process were carried out. The assessment of features was made in a modality-dependent manner based on available tools in the field of statistics and machine learning.
Wsparcie inżynierskie w zakresie rozpoznawania choroby Parkinsona na tle innych chorób, jej progresji oraz monitorowania skuteczności leków jest obecnie szeroko realizowane w ramach prac poświęconych wykorzystaniu urządzeń rejestrujących i analizujących wyposażonych w sensory parametrów ruchu przymocowanych do ciała pacjenta, np. akcelerometry i żyroskopy. W prezentowanej pracy przedstawiono alternatywne podejście, w którym proponuje się koncepcję wykorzystania technik przetwarzania wybranych danych obrazowych uzyskanych podczas badania klinicznego oceniającego pacjenta za pomocą ujednoliconej skali liczbowej UPDRS. Badania przeprowadzono na materiale, który odpowiadał wybranym składowym skali i obejmował obrazy twarzy utrwalone w zakresie światła widzialnego oraz obrazy zewnętrznych powierzchni dłoni rejestrowane kamerą termowizyjną. Wykonane badania miały na celu ocenę możliwości różnicowania osób pod względem wykrywania choroby Parkinsona na podstawie zarejestrowanych metod. W ten sposób zrealizowano zadania mające na celu opracowanie cech istotnych w procesie klasyfikacji binarnej. Ocena cech została dokonana w sposób zależny od modalności w oparciu o dostępne narzędzia z zakresu statystyki i uczenia maszynowego.
Źródło:
Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering; 2022, 4, 1; 13--20
2658-2058
2719-2954
Pojawia się w:
Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of imaging techniques to objectify the Finger Tapping test used in the diagnosis of Parkinsons disease
Autorzy:
Jakubowski, Jacek
Potulska-Chromik, Anna
Chmielińska, Jolanta
Nojszewska, Monika
Kostera-Pruszczyk, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2204532.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
image processing
medical diagnosis
Parkinson’s disease
finger tapping test
przetwarzanie obrazu
diagnoza medyczna
choroba Parkinsona
test stukania palcem
Opis:
Finger tapping is one of the standard tests for Parkinson's disease diagnosis performed to assess the motor function of patients' upper limbs. In clinical practice, the assessment of the patient's ability to perform the test is carried out visually and largely depends on the experience of clinicians. This article presents the results of research devoted to the objectification of this test. The methodology was based on the proposed measurement method consisting in frame processing of the video stream recorded during the test to determine the time series representing the distance between the index finger and the thumb. Analysis of the resulting signals was carried out in order to determine the characteristic features that were then used in the process of distinguishing patients with Parkinson's disease from healthy cases using methods of machine learning. The research was conducted with the participation of 21 patients with Parkinson's disease and 21 healthy subjects. The results indicate that it is possible to obtain the sensitivity and specificity of the proposed method at the level of approx. 80 %. However, the patients were in the so-called ON phase when symptoms are reduced due to medication, which was a much greater challenge compared to analyzing signals with clearly visible symptoms as reported in related works.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2023, 71, 2; art. no. e144886
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A novel homozygous mutation in the WNK1/HSN2 gene causing hereditary sensory neuropathy type 2
Autorzy:
Potulska-Chromik, Anna
Kabzińska, Dagmara
Lipowska, Marta
Kostera-Pruszczyk, Anna
Kochański, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1039722.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Biochemiczne
Tematy:
hereditary
autonomic
sympathetic skin response
sensory neuropathy
mutation
Opis:
Hereditary sensory and autonomic neuropathy type 2 is a rare disorder caused by recessive mutations in the WNK1/HSN2 gene located on chromosome 12p13.33. Phenotype of the patients is characterized by severe sensory loss affecting all sensory modalities. We report a novel homozygous Lys179fsX182 (HSN2); Lys965fsX968 (WNK1/HSN2) mutation causing an early childhood onset hereditary sensory and autonomic neuropathy type 2, with acromutilations in upper and lower limbs, and autonomic dysfunction. To the best of our knowledge this is the first genetically proven case of hereditary sensory and autonomic neuropathy type 2 originating from East Europe.
Źródło:
Acta Biochimica Polonica; 2012, 59, 3; 413-415
0001-527X
Pojawia się w:
Acta Biochimica Polonica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Leczenie przewlekłej zapalnej polineuropatii demielinizacyjnej u dzieci
Treatment of childhood chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy
Autorzy:
Łukawska, Małgorzata
Potulska-Chromik, Anna
Sendrowski, Krzysztof
Olchowik, Beata
Kostera-Pruszczyk, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2057261.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Neurologów Dziecięcych
Tematy:
przewlekła zapalna polineuropatia demielinizacyjna
IVIg
glikokortykosteroidy
chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy
intravenous immunoglobulin
corticosteroids
Opis:
W poniższej pracy przedstawiono opis przypadku 4-letniej dziewczynki chorującej na przewlekłą zapalną polineuropatię demielinizacyjną (Chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy, CIDP) o ciężkim, nawrotowym przebiegu wymagającej wieloletniej politerapii skojarzonej. CIDP jest neuropatią autoimmunologiczną charakteryzująca się wieloogniskową demielinizacją włókien ruchowych i czuciowych. Objawy rozwijają się najczęściej w ciągu >8 tygodni. Na obraz kliniczny składają się niedowład mięśni ksobnych i odsiebnych kończyn i/lub zaburzenia czucia oraz hipo-/arefleksja. Lekami pierwszego rzutu u dzieci są dożylne wlewy immunoglobulin (intravenous immunoglobulin, IVIg). W razie ciężkiego przebiegu i braku długotrwałej poprawy należy dołączyć glikokortykosteroidy, a następnie jeden z leków immunosupresyjnych. Rokowanie w CIDP u dzieci jest szczególnie dobre, z remisją lub minimalnymi objawami ubytkowymi u prawie wszystkich pacjentów, jednak czas potrzebny do długotrwałej poprawy bywa zróżnicowany.
In this report we present a case of a 4-year-old girl suffering from chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy (CIDP) with a severe recurrent course requiring long-term combined polytherapy. CIDP is an autoimmune neuropathy characterised by a multifocal demyelination of motor and sensory fibers. Symptoms develop during >8 weeks in most cases. The clinical presentation is weakness of proximal and distal muscles of limbs and/or sensory symptoms and hipo-/ areflexia. First line treatment in childhood CIDP is intravenous immunoglobulin (IVIg). In case of a severe course and lack of long-term improvement, corticosteroids should be added, followed by one of the immunosuppressive drugs. CIDP in children has a good prognosis with a remission or minimal deficits in almost all cases, although the time needed for a long- -term improvement may be varied.
Źródło:
Neurologia Dziecięca; 2017, 26, 53; 71-74
1230-3690
2451-1897
Pojawia się w:
Neurologia Dziecięca
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Deep learning vs feature engineering in the assessment of voice signals for diagnosis in Parkinson’s disease
Autorzy:
Majda-Zdancewicz, Ewelina
Potulska-Chromik, Anna
Jakubowski, Jacek
Nojszewska, Monika
Kostera-Pruszczyk, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173626.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
voice processing
Parkinson’s disease
non-linear analysis
convolutional network
przetwarzanie głosu
choroba Parkinsona
analiza nieliniowa
sieci konwolucyjne
Opis:
Voice acoustic analysis can be a valuable and objective tool supporting the diagnosis of many neurodegenerative diseases, especially in times of distant medical examination during the pandemic. The article compares the application of selected signal processing methods and machine learning algorithms for the taxonomy of acquired speech signals representing the vowel a with prolonged phonation in patients with Parkinson’s disease and healthy subjects. The study was conducted using three different feature engineering techniques for the generation of speech signal features as well as the deep learning approach based on the processing of images involving spectrograms of different time and frequency resolutions. The research utilized real recordings acquired in the Department of Neurology at the Medical University of Warsaw, Poland. The discriminatory ability of feature vectors was evaluated using the SVM technique. The spectrograms were processed by the popular AlexNet convolutional neural network adopted to the binary classification task according to the strategy of transfer learning. The results of numerical experiments have shown different efficiencies of the examined approaches; however, the sensitivity of the best test based on the selected features proposed with respect to biological grounds of voice articulation reached the value of 97% with the specificity no worse than 93%. The results could be further slightly improved thanks to the combination of the selected deep learning and feature engineering algorithms in one stacked ensemble model.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; art. no. e137347
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Deep learning vs feature engineering in the assessment of voice signals for diagnosis in Parkinson’s disease
Autorzy:
Majda-Zdancewicz, Ewelina
Potulska-Chromik, Anna
Jakubowski, Jacek
Nojszewska, Monika
Kostera-Pruszczyk, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2090742.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
voice processing
Parkinson’s disease
non-linear analysis
convolutional network
przetwarzanie głosu
choroba Parkinsona
analiza nieliniowa
sieci konwolucyjne
Opis:
Voice acoustic analysis can be a valuable and objective tool supporting the diagnosis of many neurodegenerative diseases, especially in times of distant medical examination during the pandemic. The article compares the application of selected signal processing methods and machine learning algorithms for the taxonomy of acquired speech signals representing the vowel a with prolonged phonation in patients with Parkinson’s disease and healthy subjects. The study was conducted using three different feature engineering techniques for the generation of speech signal features as well as the deep learning approach based on the processing of images involving spectrograms of different time and frequency resolutions. The research utilized real recordings acquired in the Department of Neurology at the Medical University of Warsaw, Poland. The discriminatory ability of feature vectors was evaluated using the SVM technique. The spectrograms were processed by the popular AlexNet convolutional neural network adopted to the binary classification task according to the strategy of transfer learning. The results of numerical experiments have shown different efficiencies of the examined approaches; however, the sensitivity of the best test based on the selected features proposed with respect to biological grounds of voice articulation reached the value of 97% with the specificity no worse than 93%. The results could be further slightly improved thanks to the combination of the selected deep learning and feature engineering algorithms in one stacked ensemble model.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; e137347, 1--10
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-11 z 11

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies