研究人员通过分析胎盘图像,改善母婴健康状况
2019年12月03日 由 TGS 发表
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胎盘可以提供关于母亲和婴儿健康的重要信息,但在美国,只有20%的胎盘在分娩后会经过病理学检查。现在,有研究人员开发了一种新的解决方案,可以通过计算机化的摄影图像分析生成准确、自动化的胎盘诊断报告。他们的研究可以让所有的胎盘都被检查,减少正常胎盘进行全面病理检查的数量,并创建一个更少资源密集型的研究分析路径,有望对母婴的健康状况产生有利影响。
宾夕法尼亚州立大学,健康与人类发展学院的营养科学助理教授Alison Gernand表示:“胎盘驱动着母亲和婴儿的一切,但是我们缺少全球95%的分娩胎盘数据。如果能创造一个更有效的检测流程,这将使我们能够收集更全面的数据,以检查胎盘与孕产妇和胎儿健康结果之间的关系,帮助我们在几分钟内,而不是几天内检查胎盘。”
这项新技术使用了人工智能,分析胎盘每侧的图像,然后生成一份报告,其中包含可能影响母婴临床护理的关键信息,例如胎儿在子宫中是否获得足够的氧气,或者是否存在感染或出血的风险。
目前,关于胎盘检测还没有一个明确的标准,低收入国家和家庭分娩更为普遍的地区,往往缺乏资源来进行基本的胎盘分析。这个数字工具可以提供一种解决方案,让个人只需要一部装有适当软件的智能手机或平板电脑,就可以进行简单的胎盘检测。
Gernand解释说:“即使在资源非常匮乏的地区,人们通常也会有一部智能手机。我们的目标是,接生员拍下照片,通过授权软件进行分析后,可以立即提供帮助照顾母亲和婴儿的信息。”
为了建立这个系统,研究人员分析了来自西北纪念医院的13000张高质量的胎盘图像和相应的病理报告。然后,研究人员用对理解胎盘至关重要的数据点(如不完整区域和脐带插入点)标记一组训练图像。
这些图像被用于使用CPU和GPU服务器训练神经网络,服务器可以自动分析新的胎盘图像,以检测与异常和潜在健康风险相关的特征。他们的系统对未标记图像进行了有效的预测,与原始病理报告的比较表明,该系统具有较高的准确性和临床潜力。