Poseneinschätzung der spontanen Bewegungen des Säuglings
Ein künstliche Intelligenz Ein Algorithmus, der frühe Anzeichen von neurologischen Entwicklungsstörungen bei Säuglingen signalisieren kann, wurde von Forschern in Finnland und Italien entwickelt. Durch die Analyse herkömmlicher Videos von Kleinkindern kann der Algorithmus „Skelett“-Videos erstellen, die die Bewegung eines Kindes in Form einer Strichmännchen darstellen. Die Forschung könnte bei der Früherkennung von neurologischen Entwicklungsstörungen wie Zerebralparese helfen.
„Ärzte haben gezeigt, dass die Beobachtung spezieller Merkmale in den spontanen Bewegungen von Säuglingen die genaueste Vorhersagemethode sein kann Später entwickelte sich eine Zerebralparese“, sagte Sampsa Vanhatalo, Neurophysiologin an der Universität Helsinki, die die Studie leitete, gegenüber Digital Trends. „Allerdings ist eine solche visuelle Analyse von Säuglingsbewegungen durch Experten immer subjektiv und erfordert eine umfangreiche Schulung. Hier haben wir erstmals gezeigt, dass es möglich ist, Säuglingsbewegungen aus herkömmlichen Videoaufzeichnungen zu extrahieren. Das heißt, wir erstellen Skelettvideos mit sehr hoher Genauigkeit.“
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Der Algorithmus scannt ein herkömmliches Video eines Säuglings, um bestimmte Posen und Bewegungsmuster zu erkennen. Der Algorithmus verwendet eine „Posenschätzungsmethode“, um eine Strichmännchendarstellung des Säuglings zu erstellen. Diese Bewegungsmuster können dann analysiert werden, um normale oder ungewöhnliche Bewegungen zu erkennen.
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Bei Kindern wird Zerebralparese typischerweise im Alter zwischen sechs Monaten und zwei Jahren diagnostiziert. Eine frühzeitige Erkennung würde es Ärzten jedoch ermöglichen, mit therapeutischen Maßnahmen zu beginnen, um die Auswirkungen der Erkrankung zu lindern. Ein System, das Ärzten dabei helfen kann, frühe Anzeichen der Erkrankung zu erkennen, könnte Kindern einen Starthilfe für die Behandlung bieten.
„Eine Methode zur Posenschätzung dieser Art ist wie ein Rosetta-Stein, der die Welt für unzählige KI-Funktionen öffnet. „Lösungen für erweiterte Beurteilungen, Diagnostik und Überwachung des spontanen Verhaltens von Säuglingen“, Vanhatalo sagte. „Die erste Anwendung wäre die Entwicklung eines diagnostischen Klassifikators für Säuglingsbewegungen, der beim Screening gefährdeter Säuglinge verwendet werden soll, die nicht in der Lage sind, die Aufmerksamkeit eines Spezialisten zu erreichen. Tatsächlich leben die meisten Säuglinge auf dieser Welt in Gebieten oder unter Bedingungen, die außerhalb der unmittelbaren Reichweite einschlägiger medizinischer Fachkenntnisse liegen.“
Vanhatalo arbeitete mit Forschern der Universität Pisa und Neuro Event Labs zusammen, einem Unternehmen, das sich auf KI-basierte Videoanalyse für medizinische Zwecke spezialisiert hat.
Ein Papier, das die Forschung detailliert beschreibt wurde diesen Monat in der Zeitschrift Acta Pediatrica veröffentlicht.
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