L'équipe de l'Université Jiao Tong de Shanghai utilise l'apprentissage profond pour l'évaluation motrice afin de promouvoir le dépistage précoce de la paralysie cérébrale

Éditeur | Feuilles de chou

L'évaluation globale des mouvements Prechtl (GMA) est de plus en plus reconnue pour son rôle dans l'évaluation de l'intégrité du développement du système nerveux et dans la prévision du dysfonctionnement moteur, en particulier dans des conditions telles que la paralysie cérébrale (PC). Cependant, le besoin de professionnels formés a entravé l’adoption de la GMA comme outil de dépistage précoce dans certains pays.

Dans la dernière étude, des chercheurs de l'Université Jiao Tong de Shanghai ont proposé un modèle d'évaluation des mouvements (MAM) basé sur l'apprentissage profond qui combine des vidéos pour nourrissons et des fonctionnalités de base pour obtenir une GMA pendant l'automatisation de la scène de mouvements difficiles (FM).

MAM a démontré de solides performances, atteignant une aire sous la courbe (AUC) de 0,967 lors de la validation externe. Surtout, il suit strictement les principes du GMA et présente une forte interprétabilité, car il peut identifier avec précision la FM dans les vidéos, ce qui est fondamentalement cohérent avec l'évaluation des experts.

En utilisant la fréquence FM prédite, une méthode quantitative GMA a été introduite, dont l'AUC a atteint 0,956, améliorant de 11,0 % la précision du diagnostic des médecins débutants GMA. Le développement de MAM a le potentiel de simplifier considérablement le dépistage précoce de la CP et de révolutionner le domaine du diagnostic médical quantitatif basé sur la vidéo.

L'étude s'intitulait « Automatisation de l'évaluation des mouvements généraux avec un apprentissage profond quantitatif pour faciliter le dépistage précoce de la paralysie cérébrale » et a été publiée dans « Nature Communications » le 14 décembre 2023.

Veuillez cliquer sur le lien suivant pour voir les détails du papier : https://www.nature.com/articles/s41467-023-44141-x

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