Pasukan Universiti Jiao Tong Shanghai menggunakan pembelajaran mendalam untuk penilaian motor untuk mempromosikan saringan awal cerebral palsy

Editor |. Daun Kubis

Prechtl Global Movement Assessment (GMA) semakin diiktiraf kerana peranannya dalam menilai integriti perkembangan sistem saraf dan meramalkan disfungsi motor, terutamanya dalam keadaan seperti cerebral palsy (CP). Walau bagaimanapun, keperluan untuk profesional terlatih telah menghalang penggunaan GMA sebagai alat pemeriksaan awal di beberapa negara.

Dalam kajian terbaharu, penyelidik dari Universiti Shanghai Jiao Tong mencadangkan model penilaian pergerakan berasaskan pembelajaran mendalam (MAM) yang menggabungkan video bayi dan ciri asas untuk mencapai GMA semasa automasi peringkat pergerakan cerewet (FM).

MAM menunjukkan prestasi yang kukuh, mencapai kawasan di bawah lengkung (AUC) 0.967 semasa pengesahan luaran. Yang penting, ia mematuhi prinsip GMA dengan tegas dan mempunyai kebolehtafsiran yang kukuh, kerana ia boleh mengenal pasti FM dengan tepat dalam video, yang pada asasnya konsisten dengan penilaian pakar.

Menggunakan frekuensi FM yang diramalkan, kaedah GMA kuantitatif telah diperkenalkan, yang AUCnya mencapai 0.956, meningkatkan ketepatan diagnostik doktor baru GMA sebanyak 11.0%. Pembangunan MAM mempunyai potensi untuk memudahkan pemeriksaan CP awal dengan ketara dan merevolusikan bidang diagnosis perubatan berasaskan video kuantitatif.

Kajian itu bertajuk "Mengautomasikan Penilaian Pergerakan Am dengan pembelajaran mendalam kuantitatif untuk memudahkan pemeriksaan awal cerebral palsy" dan diterbitkan dalam "Nature Communications" pada 14 Disember 2023.

Sila klik pautan berikut untuk melihat butiran kertas: https://www.nature.com/articles/s41467-023-44141-x

Atas ialah kandungan terperinci Pasukan Universiti Jiao Tong Shanghai menggunakan pembelajaran mendalam untuk penilaian motor untuk mempromosikan saringan awal cerebral palsy. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!