Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective(s): Early identification of infants at high risk for abnormal neurodevelopment is critical so that interventions can begin without delay.The general movement assessment (GMA) is a validated qualitative tool shown to reliably predict the risk of motor disability including cerebral palsy (CP).However, the GMA can be resourceintensive, and maintaining certification among healthcare staff limits accessibility.We hypothesize that machine learning models such as pose estimation and keypoint detection can complement the qualitative analysis of infants' general movements (GMs) and predict differences in motor trajectory.Objective: To develop an automated quantitative method to analyze infants' GMs utilizing machine learning techniques. Study Design: Retrospective. Study Participants & Setting: Academic NICU; 76 infants.Materials/Methods: GMA videos were obtained as part of clinical care and video quality was optimized by recording videos from above and ensuring all limbs were visible at all times.A two-step model composed of (1) pose estimation and (2) CP movement pattern detection is in development.In the first step, a pre-trained neural network uses real-time pose estimation to determine body coordinates.The infant's poses are inferred by detecting 17 anatomic keypoints (eyes, ears, nose, shoulders, elbows, wrists, hips, knees, and ankles) using the Detectron2 X101-FPN model.Keypoint accuracy was determined using Object Keypoint Similarity (OKS) as a standard metric.Subsequently, 10 equally spaced frames for each of the videos averaging 4.8 minutes in length were extracted for manual annotation using the Annotation Tool.The model then produced the positional coordinates of these key points relative to the image.Results: 76 infant participants were analyzed.Participants were split into 62 training participants for developing the keypoint detection model and 14 test participants for measuring key point accuracy.A benchmark model trained on the Common Objects in Context (COCO) dataset attained a model performance of 0.83 OKS.Our new model trained on custom data improved the keypoint detection accuracy performance in the NICU setting by achieving 0.91 OKS, a 9% improvement in keypoint accuracy.Conclusions/Significance: Automated pose estimation is the first step of a two-step model to quantitatively evaluate GMs in neonates.Out-of-the-box models (COCO) fail to adapt to visual patterns in the clinical setting and re-training of the model on videos captured of NICU neonates improves the pose estimation performance.The next step will be to develop the movement model using movement features such as limb velocity and angle of appendages to classify GMs.These results show that machine learning techniques are a promising avenue to provide low-cost tools for motor dysfunctions prediction in at-risk neonates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,477 | 0,283 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».