乳児の自発運動の姿勢推定
アン 人工知能 乳児の神経発達障害の初期兆候を知らせることができるアルゴリズムが、フィンランドとイタリアの研究者によって作成された。 このアルゴリズムは従来の幼児のビデオを分析することにより、子供の動きを棒人間の形で描写する「スケルトン」ビデオを作成できます。 この研究は、脳性麻痺などの神経発達障害の早期発見に役立つ可能性がある。
「医師らは、乳児の自発的な動きの特殊な特徴を観察することが、予測を最も正確に行う方法である可能性があることを示しました。 「後に脳性麻痺が発症した」と、この研究を主導したヘルシンキ大学の神経生理学者サンプサ・ヴァンハタロ氏はデジタルに語った。 トレンド。 「しかし、専門家による乳児の動きのこのような視覚的分析は常に主観的なものであり、十分な訓練が必要です。 ここで、従来のビデオ録画から乳児の動きを抽出できることを初めて示しました。 つまり、非常に高い精度でスケルトンビデオを作成しているのです。」
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このアルゴリズムは、乳児の従来のビデオをスキャンして特定のポーズや動きのパターンを検出することによって機能します。 このアルゴリズムは「姿勢推定法」を使用して、幼児の棒人間の描写を生成します。 これらの動作パターンを分析して、正常な動作または異常な動作を検出できます。
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通常、子供は生後6か月から2歳の間に脳性麻痺と診断されます。 しかし、早期に発見できれば、医師は症状の影響を軽減するための治療介入を開始できるようになります。 医師が病気の兆候を早期に発見できるシステムがあれば、子どもたちはすぐに治療を開始できる可能性がある。
「この種の姿勢推定方法は、無数の AI に世界を開くロゼッタ ストーンのようなものです。 乳児の自発的行動の高度な評価、診断、モニタリングのためのソリューションです」と Vanhatalo 氏は述べています。 言った。 「最初の応用は、専門家の診察を受けることができないリスクのある乳児のスクリーニングに使用する乳児の動きの診断分類子を開発することです。 実際、この世界のほとんどの乳児は、適切な医療専門知識がすぐに及ばない地域や環境で暮らしています。」
Vanhatalo は、ピサ大学の研究者および医療目的の A.I. ベースのビデオ分析を専門とする会社 Neuro Event Labs と提携しました。
研究の詳細を説明した論文 今月、雑誌「Acta Pediatrica」に掲載されました。
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