2018-11-21 05:48:02
智能手机和新软件可以帮助挽救早产婴儿

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在世界范围内,早产是五岁以下儿童死亡的主要原因。结合手持式智能手机设备的新算法可以帮助偏远地区的医护人员估计受影响婴儿的早产程度。这些信息对于管理挽救生命的治疗方法至关重要。

该新方法基于先前的临床研究,显示可以根据眼睛特定区域的血管密度计算孕龄。在光学学会(OSA)期刊Biomedical Optics Express中,研究人员报告说,他们在大多数情况下分析眼睛视频的自动方法胜过确定124名新生儿孕龄的手动方法。

“我们发明了一种全自动的机器学习算法,该算法使用廉价的便携式智能手机设备获取的图像来分类新生儿的孕龄,”该论文的第一作者杜克大学的Arjun D. Desai说。 “我们希望该算法可用于低收入国家早产新生儿的远程和医疗点胎龄估计,而无需医学专家。”

研究人员使用新算法开源并在线免费提供软件。与RTI International的Jennifer B. Griffin合作,该软件将在撒哈拉以南非洲和南亚即将进行的大规模临床试验期间进行进一步测试和微调,全世界60%以上的早产儿都在这里进行。该审判由比尔和梅林达盖茨基金会资助。

“我们的工作表明,机器学习方法与廉价的无创光学成像系统相结合,可以解决资源密集型,复杂的全球健康问题,”该论文的资深作者,来自杜克大学生物医学工程和眼科学系的新浪博士说。

不需要专家

这种新方法涉及使用检眼镜 - 一种用于检查智能手机相机镜头上的眼睛的手持式仪器,以获取被称为前晶状体囊的一部分眼睛中的血管视频。为了消除专家捕获图像的需要,研究人员开发了一种算法,可以自动解析视频,以识别最高质量的帧和感兴趣的区域进行分析。

一旦捕获视频,系统应用计算技术,包括卷积神经网络和机器学习算法,以评估感兴趣区域中的图像特征并估计孕龄。这些人工智能方法允许计算机系统从数据中学习并通过经验进行改进。

研究人员在美国的一组124名新生儿上测试了他们的新方法。他们将自动化方法与最佳性能手动方法进行了比较,其中包括手动选择视频中最高质量的帧,识别显示前晶状体囊的区域,然后应用血管密度与胎龄之间关系的模型。他们对6个孕龄的新生儿进行了两种方法:小于或等于33,34,35,36,37和38周。除33周外,自动方法在所有孕龄时均采用与手动方法相同或更好的方法。

扩展到世界其他地区

“我们的工作是开发一种确定孕龄的全自动管道的第一步,该管道对于新生儿的差异是准确和稳健的,”Desai说。 “如果需要,我们将使用来自具有不同地理,种族和社会经济背景的人群的数据来微调我们的算法。”

在即将进行的临床试验期间,研究人员计划收集低收入国家新生儿的视频,以了解新方法对这些儿童的效果如何。他们期望自动成像分析方法与其他非侵入性成像生物标记物结合将获得最佳结果。

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