Classification of fine-motoric disturbances in Wilson's disease using artificial neural networks

Abstract

Patients suffering from Wilson's disease are divided into several types according clinical symptoms only at time of manifestation. Thereby two main subgroups exist: neurologic and non-neurologic types. After long-term therapy the neurological symptoms occurring in hepatolenticular degeneration may be improved but frequently with remaining fine-motoric disturbances which should be used for evaluation of the actual patient state. These disturbances are difficult to assess in an exact and objective manner by clinical examination. Therefore we measured fine-motoric passive and active abilities based on a standardized test set using the VSCOPE-system. The parallel evaluation of all fine-motoric data using an artificial neural network leads to a reclassification of these patients based on actual fine-motoric abilities but not reflecting the clinical classification at time of manifestation.

Klassifikation des Morbus Wilson

“…Unter Therapie kommt es zur Verbesserung, aber es persistieren (z. T. subklinisch) feinmotorische Störungen (65). Für die Einordnung dieser einschließlich leichter Störungen bei nicht neurologischen (hepatischen) Patienten sind die drei Prägnanztypen der neurologischer Verlaufsform nicht sensitiv genug (70). Durch diese Testbatterien und computergestützte Datenanalyse ergeben sich eine Vielzahl feinmotorischer Parameter (hochdimensionaler Datenraum).…”

“…Durch diese Testbatterien und computergestützte Datenanalyse ergeben sich eine Vielzahl feinmotorischer Parameter (hochdimensionaler Datenraum). Die Verwendung einer nicht linearen Hauptkomponentenanalyse und künstlicher neuronaler Netze (GSOM; Clusteranalyse) ermöglicht eine parallele Bewertung dieser Daten, die zu einer Reklassifikation führt (70,71). Jedes Cluster enthält Waben hoher Übereinstimmung aus der Gesamtheit aller erhobenen feinmotorischen Befunde (▶Abb.…”