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人工智能识别婴儿运动视频片段的关键模式

来源:彩788 发表时间:2019-04-15 13:10

  幼儿自发运动的微妙特征可能揭示其神经发育的临床重要方面。已知临床专家对典型运动模式(一般运动,GM)的视觉评估在早期识别例如脑瘫(CP)方面是有效的。

  赫尔辛基大学临床神经生理学教授Sampsa Vanhatalo说:“一个三个月大的婴儿在整个身体和四肢中经常出现刻板的,类似跳舞的动作。明显缺乏它们可以预测CP的出现。”

  非常早期的鉴定和随后的治疗干预对于减轻CP的神经发育影响非常有益。目前,儿童在较晚的年龄被诊断出患有CP,通常在6个月至2岁之间。通用分析在早期检测CP方面具有前景,但是,它需要通过国际教学课程获得的特殊专业知识,这有效地限制了具有相关技能的医生或治疗师的数量。此外,目前形式的GM分析基于视觉评估,这总是主观的。

  “迫切需要客观和自动化的方法。他们将允许在更广泛的范围内进行运动分析,并使世界上大多数(如果不是全部)儿童都可以使用,”Vanhatalo说。

  赫尔辛基大学和比萨大学的研究人员开始探索将躺在床上的婴儿的传统视频记录转化为婴儿运动的量化分析的可能性。他们与来自坦佩雷,神经事件实验室的人工智能公司的人员合作,他们能够创建一种准确提取儿童运动的方法(使用称为姿势估计的技术),允许构建简化的“棒人” “(或骨架)视频。

  接下来,研究人员向具有转基因专业知识的医生提供了棒图视频,以查看这些视频中是否保留了诊断上至关重要的信息。

  仅使用棒图视频,医生就可以在95%的病例中分配诊断组,证明临床必要信息已被保留。

  该研究表明,自动算法可以从正常视频记录中提取临床上重要的运动模式。这些棒图提取可以直接用于定量分析。

  为了证明这种潜力,研究人员提供了一个概念分析证明,其中简单的棒状运动测量显示,正常或异常运动的婴儿组之间存在明显差异。

  使用简笔画视频还可以在没有隐私问题的情况下在研究社区之间进行全球共享。这是在该领域内开展跨国研究活动的一个重要瓶颈。

  “这将最终实现真正的大数据开发,以便在婴儿中进行更好的定量运动分析,”Vanhatalo说。

  “自从这项研究以来,我们已经收集了更大的数据集,包括3D视频记录,我们目前正在开发一种基于AI的婴儿运动成熟度评估方法。理由很简单:如果进行计算评估,儿童就会出现发育问题运动成熟度与孩子的真实年龄不符。“

  除早期CP检测外,自动运动分析在评估婴儿神经发育方面具有许多潜在的应用。

  运动分析也可以以多种方式用于改善治疗决策。这些方法可以提供客观测量不同治疗策略效果的定量方法;修复医学的全球热门话题之一。

  自动化运动分析还可以允许对儿童进行院外筛查以识别需要进一步护理的儿童,或者在关注儿童发育的情况下确保正常情况。

  “使用机器学习和人工智能可以从简单的家庭级视频录制中提取大量临床有用的信息。最终目标是找到能够在任何地方提供高质量和高质量婴儿医疗保健的方法。世界,“Vanhatalo总结道。

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