AI और न्यूरोलॉजिकल दुर्लभ व न्यूरोइम्यून रोग ── 2026-10-11
तंत्रिका संबंधी दुर्लभ और न्यूरो-इम्यून रोगों तथा AI पर नए शोध-पत्र, जो जर्नल फ़ीड, PubMed (सभी जर्नलों में खोज) और OpenAlex (Google Scholar की जगह इस्तेमाल होने वाला सार्वजनिक सूचकांक) से एकत्र किए गए हैं, और जिन्हें Jev (भाषा-आधारित निर्णय लेने वाला AI) ने परखा है: मौलिक शोध, AI की केंद्रीय भूमिका, 9 रोग समूहों में से कौन-सा, उपचार या परीक्षण, और फिर दैनिक सीमा तक महत्व के आधार पर क्रमबद्ध। जर्नलों को इम्पैक्ट फ़ैक्टर के आधार पर नहीं छाँटा जाता; हर शोध-पत्र के साथ उसके जर्नल का IF-समतुल्य (OpenAlex का दो-वर्षीय औसत उद्धरण मान) और उस मान की तारीख दिखाई जाती है। हर प्रविष्टि में मूल सार पूरा दिखाया जाता है।
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न्यूरोडिजेनरेशन और न्यूरोइम्यूनोलॉजी अनुसंधान और AI
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ALS: उपचार, परीक्षण और AI
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पार्किंसन रोग और पार्किंसनिज़्म: उपचार, परीक्षण और AI
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Hereditary neurodegenerative diseases: treatment, trials and AI
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न्यूरोमस्कुलर रोग (मस्कुलर डिस्ट्रॉफी, SMA): उपचार, ट्रायल और AI
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मल्टीपल स्क्लेरोसिस: उपचार, परीक्षण और AI
- सार
मल्टीपल स्क्लेरोसिस (MS) एक दीर्घकालिक तंत्रिका संबंधी विकार है, जिसकी विशेषता केंद्रीय तंत्रिका तंत्र में डीमाइलिनेटिंग घाव हैं जो तंत्रिका आवेगों के संचरण को बाधित करते हैं और मोटर, संवेदी तथा दृश्य कार्यों को बदल देते हैं। प्रभावी उपचार और रोग की प्रगति को रोकने के लिए MS घावों का शीघ्र निदान और सटीक सेगमेंटेशन अत्यंत महत्वपूर्ण है। यह अध्ययन MS घाव सेगमेंटेशन के लिए एक नवीन फ्रेमवर्क MedSegNet-AXU प्रस्तुत करता है। U-Net बैकबोन को Convolutional Block Attention Module (CBAM) और Extended Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) के साथ एकीकृत करके, प्रस्तावित मॉडल सेगमेंटेशन की सटीकता बढ़ाने के लिए चैनल-वार और स्थानिक ध्यान तंत्र, दोनों का प्रभावी उपयोग करता है। मॉडल का मूल्यांकन Brain Magnetic Resonance Dataset of Multiple Sclerosis (BMDMS) में किया गया, जिसमें 98.58% का Dice स्कोर और 98.71% की विशिष्टता प्राप्त हुई। हमने MedSegNet-AXU का मूल्यांकन Brain Tumor Segmentation (BRATS) 2019, 2020 और 2021 डेटासेट में भी किया, जिसमें मोडैलिटी और ट्यूमर क्षेत्रों में औसत Dice स्कोर 92–96% और Jaccard इंडेक्स 85–91% प्राप्त हुए। हमने सेगमेंट किए गए MS घावों से संवेदी, मोटर और दृश्य प्रणालियों के लिए 21 रेडियोमिक विशेषताएँ निकालीं और उन्हें नैदानिक मेटाडेटा के साथ एकीकृत किया। Chi-square फीचर चयन का उपयोग करके, शीर्ष 20 विशेषताओं को पारंपरिक मशीन लर्निंग और ग्राफ-आधारित मॉडलों से वर्गीकृत किया गया, जहाँ GraphSAGE ने अन्य सभी को उल्लेखनीय रूप से पीछे छोड़ दिया और संवेदी, मोटर तथा दृश्य प्रणालियों के लिए क्रमशः 86.21%, 96.55% और 75.86% की परीक्षण सटीकता प्राप्त की। हमने Threshold Analysis with Anomaly Edges और Correlation Range Clustering का उपयोग करके GraphSAGE मॉडल की विश्वसनीयता को मान्य किया। MRI इमेजिंग और नैदानिक डेटा को मिलाकर, हमारा दृष्टिकोण MS घाव विश्लेषण के लिए एक व्यापक उपकरण प्रदान करता है, जो सटीक निदान और वैयक्तिकृत उपचार रणनीतियों में सहायक है।
जर्नल IF-समतुल्य: 5.5 (OpenAlex 2-वर्षीय औसत उद्धरण दर, मान 2026-10-10 तक का, 2026-10-11 को प्राप्त; आधिकारिक Clarivate IF नहीं)संदर्भ: करीम डब्ल्यू, ज़मान एस बी, सूत्रधर डी, देबनाथ आर के, आज़म एस, येओ के सी, और अन्य। MedSegNet-AXU: रेडियोमिक्स और क्लिनिकल डेटा फ़्यूज़न के माध्यम से 3D मैग्नेटिक रेज़ोनेंस इमेजिंग से मल्टीपल स्क्लेरोसिस घावों का उन्नत सेगमेंटेशन और ग्राफ़-आधारित वर्गीकरण। Complex Intell Syst. 2026 Oct 8 [प्रकाशन से पूर्व Epub]। doi:10.1007/s40747-026-02535-6.जाँचा गया: केवल सार
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NMOSD और MOGAD: उपचार, परीक्षण और AI
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मायस्थीनिया ग्रेविस: उपचार, परीक्षण और AI
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ऑटोइम्यून एन्सेफलाइटिस, CIDP और गुइलेन-बैरे सिंड्रोम: उपचार, परीक्षण और AI
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