유아의 자발적인 움직임에 대한 자세 추정
안 인공지능 유아의 신경발달 장애의 초기 징후를 알릴 수 있는 알고리즘이 핀란드와 이탈리아의 연구진에 의해 개발되었습니다. 알고리즘은 유아의 기존 비디오를 분석하여 막대 모양의 형태로 어린이의 움직임을 묘사하는 "해골" 비디오를 생성할 수 있습니다. 이번 연구는 뇌성마비와 같은 신경발달 장애를 조기에 발견하는 데 도움이 될 수 있습니다.
“의사들은 유아의 자발적인 움직임에서 특별한 특징을 관찰하는 것이 예측하는 가장 정확한 방법일 수 있음을 보여주었습니다. 연구를 주도한 헬싱키 대학의 신경생리학자 삼프사 반하탈로(Sampsa Vanhatalo)는 디지털에 이렇게 말했습니다. 동향. “그러나 전문가가 유아의 움직임을 시각적으로 분석하는 것은 항상 주관적이며 상당한 훈련이 필요합니다. 여기서 우리는 기존 비디오 녹화에서 유아의 움직임을 추출하는 것이 가능하다는 것을 처음으로 보여주었습니다. 즉, 우리는 매우 높은 정확도로 뼈대 비디오를 만듭니다.”
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이 알고리즘은 유아의 기존 비디오를 스캔하여 특정 자세와 움직임 패턴을 감지하는 방식으로 작동합니다. 알고리즘은 "자세 추정 방법"을 사용하여 유아의 스틱맨 묘사를 생성합니다. 그런 다음 이러한 움직임 패턴을 분석하여 정상적이거나 비정상적인 움직임을 감지할 수 있습니다.
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일반적으로 어린이는 생후 6개월에서 2세 사이에 뇌성마비 진단을 받습니다. 그러나 조기 발견을 통해 의사는 상태의 영향을 완화하기 위한 치료적 개입을 제공하기 시작할 수 있습니다. 의사가 질병의 초기 징후를 감지하는 데 도움을 줄 수 있는 시스템은 어린이에게 치료를 시작하는 계기가 될 수 있습니다.
“이런 종류의 포즈 추정 방법은 수많은 AI에게 세상을 열어주는 로제타석과 같습니다. 유아의 자연스러운 행동에 대한 고급 평가, 진단 및 모니터링을 위한 솔루션입니다.” Vanhatalo 말했다. “첫 번째 응용 분야는 전문가의 진료를 받을 수 없는 위험에 처한 유아를 선별하는 데 사용할 수 있는 유아 움직임의 진단 분류기를 개발하는 것입니다. 실제로 이 세상의 대부분의 유아는 관련 의료 전문 지식이 즉각적으로 도달할 수 없는 지역이나 조건에서 살고 있습니다.”
Vanhatalo는 피사 대학의 연구원 및 의료 목적의 AI 기반 비디오 분석을 전문으로 하는 회사인 Neuro Event Labs와 파트너십을 맺었습니다.
연구를 자세히 설명하는 논문 이번 달 Acta Pediatrica 저널에 게재되었습니다.
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