Будущее медицинского обследования: техника отображения позы на основе МО
В области медицинской диагностики инновации не знают границ. Недавно в сфере компьютерного зрения и машинного обучения произошел увлекательный прорыв, обещающий коренным образом изменить методы обследования пациентов, особенно для тех, кто имеет нарушения опорно-двигательного аппарата, такие как церебральный паралич. Эта революционная разработка называется Техника отображения позы (Pose-Mapping Technique) и предназначена решительно изменить процессы медицинской диагностики и ухода за пациентами.
Традиционно оценка двигательной функции пациентов, особенно при таких заболеваниях как церебральный паралич, требует регулярных личных визитов к врачу. Этот процесс может быть не только физически утомительным и эмоционально изнурительным для детей и их родителей, но и предусматривает дополнительные финансовые затраты. Однако благодаря передовому методу, разработанному инженерами Массачусетского технологического института (МИТ), мы находимся сейчас на пороге трансформационного скачка вперед для медицинского обследования.
В основе этой инновации лежит полная интеграция компьютерного зрения и машинного обучения. Используя указанные передовые технологии, техника отображения позы раскрыла потенциал дистанционной оценки двигательных функций пациентов. Этот метод анализирует видео пациентов в режиме реального времени, расшифровывая конкретные образцы поз на этих видео. Такой анализ, управляемый алгоритмами машинного обучения, вычисляет клинический показатель двигательной функции.
Чтобы разработать методику анализа данных о положении скелета у пациентов с церебральным параличом – состояние, обычно оцениваемое с помощью системы классификации моторных функций (GMFCS), ученые используют пятиуровневую шкалу, отражающую общую моторную функцию ребенка (более низкие показатели указывают на большую мобильность).
В исследованиях команда МИТ использовала общедоступный набор данных о позах скелета, сформированной лабораторией нейромышечной биомеханики Стэнфордского университета (Stanford University's Neuromuscular Biomechanics Laboratory). Этот набор данных содержал видео более 1000 детей с церебральным параличом, каждое из которых демонстрировало различные упражнения, проведенные в клинической среде. Кроме того, каждое видео было отмечено баллом GMFCS, назначенным специалистом после личного обследования. Стэнфордская группа обработала эти видеозаписи с помощью алгоритма оценки позы, чтобы получить данные о положении скелета.
Примечательно, что разработанная МИТ техника отображения позы способна назначать оценку, которая с более чем 70% точностью совпадает с оценками врачей во время личных визитов. Такой уровень точности имеет огромные перспективы для оптимизации оценки состояния пациентов и уменьшения потребности в частых и изнурительных поездках в медицинские учреждения.
Потенциальное применение техники отображения позы выходит за рамки церебрального паралича. Исследовательская группа адаптирует подход к оценке детей с метахроматической лейкодистрофией, редким генетическим заболеванием, поражающим нервную систему. Кроме того, они активно работают над адаптацией метода для оценки состояния пациентов, перенесших инсульт.
Герман Кребс (Hermano Krebs), ведущий научный сотрудник кафедры машиностроения МИТ, видит будущее, где пациенты смогут меньше полагаться на посещение больницы для проведения обследований. “Мы считаем, что эту технологию потенциально можно использовать для дистанционной оценки любого состояния, влияющего на опорно-двигательную систему”, – говорит Герман. Это предполагает революционные изменения в подходе к медицинским обследованиям и уходу за пациентами.
Путь к этому выдающемуся достижению начался с компьютерного зрения и алгоритмов, предназначенных для оценки движений человека. Алгоритмы оценки поз способствовали преобразованию видеопоследовательностей в положениях скелета. Эти позы, представленные в виде линий и точек, затем были сопоставлены с координатами для последующего анализа.
Исследовательская группа использовала сверточную нейронную сеть пространственно-временного графика, чтобы расшифровать шаблоны в данных о церебральном параличе, классифицируя уровни подвижности пациентов. Следует заметить, что обучение сети на большем наборе данных, включающем видео здоровых взрослых, выполняющих повседневные действия, значительно повысило ее точность в классификации пациентов с ДЦП.
Настоящим чудом этой инновации есть ее доступность. Метод можно бесперебойно выполнять на многих мобильных устройствах, обеспечивая всеобщую доступность и обработку видео в реальном времени. Команда МИТ активно разрабатывает приложение, которое могло бы дать пациентам возможность самостоятельно контролировать свое состояние. Такая программа позволит родителям и пациентам записывать видео, не выходя из дома. Затем результатами можно легко поделиться с медицинскими работниками, что откроет путь к более осведомленным и своевременным вмешательствам. Кроме того, адаптивность метода распространяется на оценку других неврологических расстройств, обещая сократить расходы на здравоохранение и улучшить уход за пациентами.
Как уже отмечалось, интеграция компьютерного зрения и машинного обучения быстро трансформирует область медицинской диагностики. В QuData мы разделяем энтузиазм относительно инновационных решений в сфере медицинской визуализации, что вносит вклад в светлое будущее здравоохранения. Наши тематические кейсы позволяют поближе ознакомиться с нашими исследованиями и решениями в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Читайте больше о нашем последнем проекте ”Компьютерная диагностика рака молочной железы” – решение на основе ИИ для повышения точности и эффективности диагностики рака молочной железы.