[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله ::
بخش‌های اصلی
صفحه اصلی::
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
برای نویسندگان::
برای داوران::
اصول اخلاقی::
ثبت نام و اشتراک::
تسهیلات پایگاه::
تماس با ما::
::
::
نمایه شده در
    
..
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Copyright Policies

AWT IMAGE

..
Open Access Policy

نحوه دسترسی به تمام مقالات مجله بصورت زیر است:

Creative Commons License
..
ثبت شده در

AWT IMAGE

AWT IMAGE

..
:: دوره 13، شماره 1 - ( زمستان 1403 ) ::
دوره 13 شماره 1 صفحات 73-63 برگشت به فهرست نسخه ها
از سیستم‌های شناختی تا بیماری آلزایمر: نقش مدل‌سازی محاسباتی
الیاس مزروعی راد* ، سید علی زنده باد ، شهریار سلمانی بجستانی
گروه مهندسی پزشکی، موسسه آموزش عالی خاوران، مشهد، ایران ، elias_mazrooei@yahoo.com
چکیده:   (530 مشاهده)
مقدمه: مدل‌سازی محاسباتی نقشی اساسی در پر کردن شکاف بین علوم اعصاب شناختی و عصب‌شناسی بالینی، به‌ویژه در زمینه بیماری‌های تخریب‌کننده عصبی مانند بیماری آلزایمر ایفا می‌کند. این مطالعه به بررسی کاربرد مدل‌های محاسباتی برای درک سیستم‌های شناختی و فرآیندهای آسیب‌شناختی منجر به کاهش شناختی در بیماری آلزایمر می‌پردازد. مواد و روش‌ها: ما مجموعه‌ای از رویکردهای محاسباتی، از جمله شبکه‌های عصبی و مدل‌سازی سیستم‌های دینامیکی را برای شبیه‌سازی فعالیت عصبی، شکل‌پذیری سیناپسی و تعاملات بین عوامل ژنتیکی و محیطی پیشنهاد کردیم. ادغام داده‌های حاصل از تصویربرداری عصبی، ژنومیک و مطالعات رفتاری در افزایش دقت و قابلیت‌های پیش‌بینی این مدل‌ها بسیار مهم بود. یافته‌ها: مدل‌های محاسباتی بینش‌های قابل‌توجهی در مورد مکانیسم‌های شناخت، شکل‌گیری حافظه و زوال آن‌ها در بیماری آلزایمر ارائه کردند. مدل‌های ما نشانگرهای زیستی بالقوه و استراتژی‌های آگاهانه برای مداخله درمانی را شناسایی کردند که اهمیت رویکرد چند رشته‌ای برای درک و درمان زوال شناختی را نشان می‌دهد. نتیجه‌گیری: مدل‌سازی محاسباتی برای ارتقای درک ما از آلزایمر و سایر اختلالات شناختی ضروری است. تحقیقات آینده باید بر اصلاح این مدل‌ها و تقویت همکاری‌های بین رشته‌ای بیشتر برای توسعه شبیه‌سازی‌های دقیق‌تر و جامع‌تر تمرکز کند.
 
واژه‌های کلیدی: مدل بیولوژیکی، نقشه‌برداری مغز، علوم شناختی، زوال عقل، پردازش تصویر پزشکی
متن کامل [PDF 1290 kb]   (157 دریافت)    
نوع مطالعه: پژوهشي | موضوع مقاله: علوم اعصاب شناختی
فهرست منابع
1. Mazrooei e, Dastury Mr, Zendehbad SA. Comparative Analysis of Diagnostic Techniques in Alzheimer's Disease: The Role of AI, Biomarkers, and Brain Mapping Methods. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2024; 12(3): 91-102. [DOI:10.61186/shefa.12.3.91]
2. Korczyn AD, Grinberg LT. Is Alzheimer disease a disease? Nature Reviews Neurology. 2024; 20(4): 245-51. [DOI:10.1038/s41582-024-00940-4]
3. Knopman DS, Amieva H, Petersen RC, Chételat G, Holtzman DM, Hyman BT, et al. Alzheimer disease. Nature reviews Disease primers. 2021; 7(1): 33. [DOI:10.1038/s41572-021-00269-y]
4. Hassan M, Abbas Q, Seo S-Y, Shahzadi S, Ashwal HA, Zaki N, et al. Computational modeling and biomarker studies of pharmacological treatment of Alzheimer's disease. Molecular medicine reports. 2018; 18(1): 639-55. [DOI:10.3892/mmr.2018.9044]
5. mazrooei rad e, pazhoumand h, salmani bajestani s. Separation of Healthy Individuals and Patients with Alzheimer's Disease Using the Effective Communication of Brain Signals. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2022; 11(1): 1-12. [DOI:10.52547/shefa.11.1.1]
6. Saraceno C, Musardo S, Marcello E, Pelucchi S, Di Luca M. Modeling Alzheimer's disease: from past to future. Frontiers in pharmacology. 2013; 4: 77. [DOI:10.3389/fphar.2013.00077]
7. khazaei h, Mazrooei Rad E. Alzheimer's Disease Diagnosis Using Brain Signals and Artificial Neural Networks. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2023; 11(3): 68-80. [DOI:10.61186/shefa.11.3.68]
8. Kumar S, Oh I, Schindler S, Lai AM, Payne PR, Gupta A. Machine learning for modeling the progression of Alzheimer disease dementia using clinical data: a systematic literature review. JAMIA open. 2021; 4(3): ooab052. [DOI:10.1093/jamiaopen/ooab052]
9. Stella E, Tsiampa AM, Stella A. Computational Models and Advanced Digital Techniques in Alzheimer's Disease. Handbook of Computational Neurodegeneration: Springer; 2023. p. 1-12. [DOI:10.1007/978-3-319-75479-6_47-1]
10. Rollo J, Crawford J, Hardy J. A dynamical systems approach for multiscale synthesis of Alzheimer's pathogenesis. Neuron. 2023; 111(14): 2126-39. [DOI:10.1016/j.neuron.2023.04.018]
11. Jang I, Li B, Riphagen JM, Dickerson BC, Salat DH, Initiative AsDN. Multiscale structural mapping of Alzheimer's disease neurodegeneration. Neuroimage: Clinical. 2022; 33: 102948. [DOI:10.1016/j.nicl.2022.102948]
12. Pinheiro R, Colón D, Fonseca-Pinto R. An Improved Alzheimer-Like Disease Computational Model via Delayed Hopfield Network with Lurie Control System for Healing. Authorea Preprints. 2023. [DOI:10.36227/techrxiv.24146775]
13. Mazrooei Rad E, Mazinani SM, akbari H. Diagnosis of Alzheimer's disease with convolutional neural network from magnetic resonance imaging. Advances in Cognitive Sciences. 2024; 25(4): 140-54.
14. Suhas S, Venugopal C, editors. MRI image preprocessing and noise removal technique using linear and nonlinear filters. 2017 International Conference on Electrical, Electronics, Communication, Computer, and Optimization Techniques (ICEECCOT); 2017: IEEE. [DOI:10.1109/ICEECCOT.2017.8284595]
15. Scarselli F, Gori M, Tsoi AC, Hagenbuchner M, Monfardini G. The graph neural network model. IEEE transactions on neural networks. 2008; 20(1): 61-80. [DOI:10.1109/TNN.2008.2005605]
16. Shao Y, Li H, Gu X, Yin H, Li Y, Miao X, et al. Distributed graph neural network training: A survey. ACM Computing Surveys. 2024; 56(8): 1-39. [DOI:10.1145/3648358]
17. Xiao H, Li L, Liu Q, Zhu X, Zhang Q. Transformers in medical image segmentation: A review. Biomedical Signal Processing and Control. 2023; 84: 104791. [DOI:10.1016/j.bspc.2023.104791]
18. Zhang P, Yan Y, Zhang X, Li C, Wang S, Huang F, Kim S, editors. TransGNN: Harnessing the Collaborative Power of Transformers and Graph Neural Networks for Recommender Systems. Proceedings of the 47th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval; 2024. [DOI:10.1145/3626772.3657721]
19. Sun Y, Zhu D, Wang Y, Tian Z. GTC: GNN-Transformer Co-contrastive Learning for Self-supervised Heterogeneous Graph Representation. arXiv preprint arXiv: 240315520. 2024. [DOI:10.1016/j.neunet.2024.106645]
20. Wu Z, Jain P, Wright M, Mirhoseini A, Gonzalez JE, Stoica I. Representing long-range context for graph neural networks with global attention. Advances in Neural Information Processing Systems. 2021; 34: 13266-79.
21. mazrooei e, azarnoosh m, ghoshuni m, khalilzadeh m. Comparison of the Function of the Elman Neural Network and the Deep Neural Network for the Diagnosis of Mild Alzheimer's Disease. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2021; 10(1): 1-11. [DOI:10.52547/shefa.10.1.1]
22. Zendehbad A, Kobravi HR, Khalilzadeh MM, Sharifi Razavi A, Sasannejad P. A New Visual Biofeedback Protocol Based on Analyzing the Muscle Synergy Patterns to Recover the Upper Limbs Movement in Ischemic Stroke Patients: A Pilot Study. The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam. 2023; 11(3): 11-24. [DOI:10.61186/shefa.11.3.11]
23. Nagarajan I, Lakshmi Priya G. A comprehensive review on early detection of Alzheimer's disease using various deep learning techniques. Frontiers in Computer Science. 2025; 6: 1404494. [DOI:10.3389/fcomp.2024.1404494]
24. Viswan V, Shaffi N, Mahmud M, Subramanian K, Hajamohideen F. Explainable artificial intelligence in Alzheimer's disease classification: A systematic review. Cognitive Computation. 2024; 16(1): 1-44. [DOI:10.1007/s12559-023-10192-x]
25. Kale MB, Wankhede NL, Pawar RS, Ballal S, Kumawat R, Goswami M, et al. AI-driven innovations in Alzheimer's disease: Integrating early diagnosis, personalized treatment, and prognostic modelling. Ageing Research Reviews. 2024: 102497. [DOI:10.1016/j.arr.2024.102497]
26. Memudu AE, Olukade BA, Alex GS. Neurodegenerative Diseases: Alzheimer's Disease. Integrating Neuroimaging, Computational Neuroscience, and Artificial Intelligence. 128-47. [DOI:10.1201/9781032711102-8]
27. Tanveer M, Goel T, Sharma R, Malik A, Beheshti I, Del Ser J, et al. Ensemble deep learning for Alzheimer's disease characterization and estimation. Nature Mental Health. 2024: 1-13. [DOI:10.1038/s44220-024-00237-x]
28. Hafeez R, Waheed S, Naqvi SA, Maqbool F, Sarwar A, Saleem S, et al. Deep Learning in Early Alzheimers diseases Detection: A Comprehensive Survey of Classification, Segmentation, and Feature Extraction Methods. arXiv preprint arXiv: 250115293. 2025.
29. Carvalho CM, Seixas FL, Conci A, Muchaluat-Saade DC, Laks J, Boechat Y. A dynamic decision model for diagnosis of dementia, Alzheimer's disease and Mild Cognitive Impairment. Computers in Biology and Medicine. 2020; 126: 104010. [DOI:10.1016/j.compbiomed.2020.104010]



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

mazrooei E, Zendehbad S A, Salmani Bajestani S. From Cognitive Systems to Alzheimer's Disease: The Role of Computational Modeling. Shefaye Khatam 2024; 13 (1) :63-73
URL: http://shefayekhatam.ir/article-1-2543-fa.html

مزروعی راد الیاس، زنده باد سید علی، سلمانی بجستانی شهریار. از سیستم‌های شناختی تا بیماری آلزایمر: نقش مدل‌سازی محاسباتی. مجله علوم اعصاب شفای خاتم. 1403; 13 (1) :63-73

URL: http://shefayekhatam.ir/article-1-2543-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 13، شماره 1 - ( زمستان 1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم اعصاب شفای خاتم The Neuroscience Journal of Shefaye Khatam
Persian site map - English site map - Created in 0.06 seconds with 51 queries by YEKTAWEB 4710