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In che modo l'intelligenza artificiale aiuterà a prevenire le nascite premature?

Secondo un rapporto dell'Organizzazione mondiale della sanità (OMS), 15 milioni di neonati sono affetti da nascite premature spontanee ogni anno. Fino a un milione di loro muoiono. Molti affrontano disabilità permanenti L'analisi manuale comunemente usata di Immagini ecografiche consente il rilevamento di possibili problemi, ma non è un metodo perfetto. Questo problema è riconosciuto dai medici. Nel 2017, Nicole Sochacki-Wójcicka (in procinto di specializzarsi in ginecologia) e Jakub Wójcicki hanno contattato il Dr. Tomasz Trzciński della Facoltà di Elettronica e Informatica presso il Università della tecnologia di Varsavia (WUT) e ha chiesto se fosse possibile avviare un progetto per prevedere in modo più spontaneo Nascite premature utilizzando reti neurali realizzare. Quindi è stato formato un gruppo di ricerca e sono iniziati i lavori. I primi effetti sono già noti. La nostra soluzione può supportare la diagnostica del computer e fornire una previsione più accurata delle nascite premature spontanee ", spiega Szymon Płotka, laureato presso l'Università di Tecnologia di Varsavia e uno dei membri del team che lavora al progetto.

Fonte immagine: Pixabay

Addestra la rete neurale


Prima di iniziare il progetto, i medici che hanno lavorato con noi hanno preparato una serie di dati di apprendimento, dati di convalida e annotazioni sotto forma di contorni della forma della cervice Ecografia e immagini numeriche (0 e 1), che a loro volta corrispondono a: parto a termine, parto prematuro ", spiega Szymon Płotka.


Dopo la pulizia preliminare, tali dati vengono utilizzati come dati di "apprendimento" per il file rete neurale - in questo caso una maglia di convoluzione (Plesso) - Usato.
Analizza ogni immagine pixel per pixel ed estrae le caratteristiche necessarie che vengono utilizzate per il compito di segmentare una parte interessante di un'immagine (in questo caso la cervice) e classificarla (che si tratti di parto pretermine o meno) - spiega Szymon Płotka. Una volta che rete neurale addestrato, verrà testato sui dati di test che non sono stati utilizzati durante l'addestramento. Questo controlla la validità del modello addestrato.


Il progetto ha prodotto due pubblicazioni scientifiche.


Il risultato della in "Stima dei marker di nascita prematura con la rete di segmentazione U-Net " Il lavoro descritto include la riduzione dell'errore nella previsione del parto prematuro spontaneo dal 30% (manualmente dai medici) al 18% utilizzando una rete neurale. In "Previsione spontanea del parto pretermine con reti neurali convoluzionali" i ricercatori hanno presentato un miglioramento nella qualità della segmentazione rispetto alla prima pubblicazione e ottenuto risultati di classificazione migliori. Per quanto ne sappiamo, questi sono gli unici lavori esistenti che si occupano del compito di prevedere le nascite premature spontanee sulla base di immagini ecografiche transvaginali - afferma Szymon Płotka.

Gli scienziati stanno attualmente lavorando a un servizio sotto forma di un'applicazione web. Vuoi rendere disponibili lì i modelli di rete neurale preparati. Ha lo scopo di aiutare i ginecologi ad analizzare Immagini ecografiche aiuto e così la diagnosi spontanea Nascite premature supporto. E questo può salvare la vita e la salute di milioni di neonati.