კოჯი ფუკუშიმა, ნაოკო ტაკამაცუ, იუკი იამამოტო,
ჰიროკი იამაზაკი, ტაკეში იოშიდა, იუსუკე ოსაკი, შოტარო ჰაჯი, კოჯი ფუჯიტა, კაზუმა სუგი, იუშინ იზუმი
მიუხედავად იმისა, რომ კუნთების ულტრაბგერითი გამოკვლევა იმ მეთოდებს შორისაა, რომლებიც ამიოტროფიული გვერდითი სკლეროზის (ALS) დიაგნოზს უწყობს ხელს, ამ მეთოდის როლი ადრეულ დიაგნოზში გაურკვეველი რჩება. კვლევის ავტორები ცდილობდნენ გამოეყენებინათ მანქანური სწავლება დიაგნოსტიკური მოდელების შესაქმნელად და დასადასტურებლად, რომლებიც შეიძლება სასარგებლო იყოს ALS-ის ადრეული სტადიების დიაგნოსტიკაში.
ორმხრივი ულტრაბგერითი მონაცემები 15 კუნთის ფაშიკულაციის შესახებ მიღებული იქნა ALS-ით დაავადებული 100 პაციენტისგან (მათ შორის ALS-ის ადრეული სტადიების 50 პაციენტისგან, რომლებშიც დიაგნოზიდან არაუმეტეს 9 თვე იყო გასული) და 100 მონაწილისგან ALS-ის გარეშე. თითოეული კუნთი გამოკვლეული იყო 10 წამის განმავლობაში.
იერარქიული კლასტერირება და ნომინალური ლოგისტიკური რეგრესია, ნერვული ქსელი ან კომპოზიციური სწავლება გამოყენებული იქნა ALS-ის ადრეული სტადიის მქონე პაციენტებისგან შემდგარ სავარჯიშო კომპლექტზე, რათა შეემუშავებინათ დიაგნოსტიკური მოდელები კუნთების ულტრაბგერითზე დაფუძნებული. ეს დიაგნოსტიკური მოდელები შემოწმდა ვალიდაციის ნიმუშზე, რომელიც შედგებოდა მოწინავე ALS-ის მქონე პაციენტებისგან.
კვლევის შედეგების მიხედვით, კუნთების ულტრაბგერით გამოვლენილ ფაშიკულაციებს, რომლებიც შეესაბამება ტვინის ღეროსა და გულმკერდის ზურგის ტვინის დონეს (ALS-ის შესწორებული El Escorial დიაგნოსტიკური კრიტერიუმების მიხედვით) ჰქონდა მაღალი სპეციფიკა და დაბალი მგრძნობელობა და პროგნოზირებადი მნიშვნელობა ALS-ის დიაგნოზისთვის. . მანქანათმცოდნეობაზე დაფუძნებული მოდელი, რომელიც მოიცავდა 8 კუნთს სხეულის 4 რეგიონში, აჩვენა მაღალი მგრძნობელობა, სპეციფიკა და დადებითი პროგნოზირებადი მნიშვნელობა ALS-ის ადრეული და გვიანი სტადიების დიაგნოსტიკაში.