ການຄົ້ນພົບຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າມີວິທີການກໍານົດເງື່ອນໄຂຫນ້ອຍ, ເຊິ່ງສາມາດນໍາໄປສູ່ການວາງແຜນການປິ່ນປົວທີ່ດີກວ່າ, ສັງເກດເຫັນທີມງານທີ່ນໍາພາໂດຍ Huang Lin, PhD, ຂອງໂຮງຮຽນການແພດ Yale ໃນ New Haven, CT.

ທ່ານ Lin ກ່າວໃນຖະແຫຼງການທີ່ອອກໂດຍ RSNA ໃນວັນທີ 23 ພະຈິກວ່າ “ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງມີວິທີການທີ່ມີຈຸດປະສົງຫຼາຍກວ່າເກົ່າສໍາລັບການວິນິດໄສທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະເຊື່ອຖືໄດ້,” Lin ກ່າວໃນຖະແຫຼງການທີ່ອອກໂດຍ RSNA ໃນວັນທີ 23 ພະຈິກ.

ໃນສະຫະລັດ, ADHD ມີຜົນກະທົບຕໍ່ເດັກນ້ອຍ 6 ລ້ານຄົນທີ່ມີອາຍຸລະຫວ່າງ 3 ຫາ 17 ປີ, ນັກສືບສວນສັງເກດເຫັນ. ສະພາບດັ່ງກ່າວເຮັດໃຫ້ເດັກນ້ອຍເອົາໃຈໃສ່ ແລະຄວບຄຸມພຶດຕິກຳທີ່ກະຕຸ້ນໃຈຍາກ. ການວິນິດໄສແມ່ນເປັນຂະບວນການສະເພາະທີ່ຂຶ້ນກັບແພດ ຫຼືຜູ້ເບິ່ງແຍງເດັກເພື່ອລະບຸອາການຂອງ ADHD.

ກຸ່ມຂອງ Lin ໄດ້ຊອກຫາວິທີທີ່ຈະສໍາຫຼວດເບິ່ງວ່າຮູບພາບຂອງສະຫມອງສາມາດປັບປຸງການວິນິດໄສຂອງ ADHD ໄດ້. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ສືບສວນບໍ່ວ່າຈະເປັນ MRI ໂດຍສະເພາະຈະສະແດງໃຫ້ເຫັນການເຊື່ອມຕໍ່ microstructural, morphological, ແລະການເຮັດວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມຜິດປົກກະຕິ.

ການຄົ້ນຄວ້າຂອງນັກສືບສວນລວມມີເດັກນ້ອຍ 1,798 ຄົນທີ່ມີ ADHD ແລະ 6,007 ຄົນທີ່ບໍ່ມີມັນ. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກການສຶກສາການພັດທະນາສະຫມອງຂອງໄວລຸ້ນ (ABCD) – ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍຂໍ້ມູນຈາກຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມເກືອບ 12,000 ອາຍຸລະຫວ່າງ 9 ຫາ 10 ປີ – ປັບມັນສໍາລັບອາຍຸແລະເພດແລະຕິດຕາມ metrics neuroimaging ເຊັ່ນປະລິມານສະຫມອງ, ພື້ນທີ່ຫນ້າດິນ, ຄວາມສົມບູນຂອງບັນຫາສີຂາວ, ແລະການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. ພວກເຂົາເຈົ້າຍັງໄດ້ພັດທະນາ, ທົດສອບ, ແລະກວດສອບຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອຄາດຄະເນ ADHD.

ການສຶກສາໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າໄວລຸ້ນທີ່ມີ ADHD ມີການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ຜິດປົກກະຕິໃນເຄືອຂ່າຍສະຫມອງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປຸງແຕ່ງຄວາມຊົງຈໍາແລະການຟັງ, cortex ຂອງສະຫມອງທີ່ບາງລົງ, ແລະການປ່ຽນແປງທາງດ້ານຈຸລິນຊີຂອງບັນຫາສີຂາວຢູ່ໃນ lobe frontal.

ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ໃຊ້ກັບ MRI ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄໍາສັນຍາສໍາລັບການວິນິດໄສ ADHD

ປະລິມານການປ່ຽນແປງໃນຄົນເຈັບທີ່ມີ ADHD. ເດັກນ້ອຍທີ່ມີ ADHD ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະມີປະລິມານຂອງ cortical ຕ່ໍາ, ໂດຍສະເພາະໃນ lobes ທາງໂລກແລະດ້ານຫນ້າ. ຮູບພາບ ແລະຄຳບັນຍາຍໄດ້ຮັບກຽດຈາກ RSNA.

“ການເຊື່ອມຕໍ່ການເຮັດວຽກຜິດປົກກະຕິ, ເຄືອຂ່າຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະມວນຜົນຄວາມຊົງຈໍາ, tonic ເຕືອນ, ແລະຂະບວນການ auditory, thinning ຂອງ cortex ສະຫມອງ, ແລະບັນຫາສີຂາວ tract ການສູນເສຍເສັ້ນໄຍ neural ແລະຄວາມບໍ່ສົມບູນ microarchitectural ແມ່ນເຄື່ອງຫມາຍຂອງ … ADHD,” ທີມງານຂຽນ.

ຂອງຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການປະສົມປະສານຂອງ regression logistic ສຸດທິ elastic ກັບການຄັດເລືອກລັກສະນະການຈັດກຸ່ມຕາມລໍາດັບໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງປະສິດທິພາບສູງສຸດ, ມີພື້ນທີ່ພາຍໃຕ້ເສັ້ນໂຄ້ງປະຕິບັດການ receiver ຂອງ 0.6085 ສໍາລັບການຄາດຄະເນ ADHD, ກຸ່ມລາຍງານ.

ການຄົ້ນພົບເພີ່ມເຕີມສະຫນັບສະຫນູນພື້ນຖານ neurological ຂອງ ADHD, ອີງຕາມ Lin.

“ການສຶກສາຂອງພວກເຮົາໄດ້ເນັ້ນຫນັກວ່າ ADHD ແມ່ນຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງ neurological ທີ່ມີໂຄງສ້າງທາງ neurostructural ແລະການສະແດງອອກໃນສະຫມອງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນໂຣກພຶດຕິກໍາພາຍນອກທີ່ບໍລິສຸດ,” ນາງເວົ້າວ່າ.

ສະຫງວນລິຂະສິດ © 2022 AuntMinnie.com

.