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スマートフォンとマシンラーニングで早産児の評価

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November, 28, 2018, Washington--世界中で、早産が、5歳以下の子供の主要な死因になっている。ハンドヘルド、スマートフォンベースの機器と組み合わせた新しいアルゴリズムが、患児の未熟度評価に遠隔地のヘルスケアワーカーにとって役立つ。
 新方法は、目の特定療育の欠陥密度から妊娠期間が計算できるという以前の臨床研究に基づいている。Biomedical Optics Expressで、研究チームは、ほとんどのケースで目の自動分析ビデオが、手動の124の新生児の妊娠期間判定を凌駕することを報告している。
「われわれは完全自動、マシンラーニング(ML)アルゴリズムを開発した。これは安価なポータブルスマートフォンベースのデバイスを使って新生児の妊娠期間を分類するものである。そのアルゴリズムは、低収入諸国において医療専門家なしで、未熟新生児の遠隔、POC妊娠期間判定に役立つ」とデューク大学、論文の筆頭著者、Arjun D. Desai氏は説明している。
 研究チームは、新しいアルゴリズムオープンソース、無料利用可能オンラインを使ってソフトウエアを開発した。RTI InternationalのJennifer B. Griffinと共同で、今後の大規模臨床試験中に、そのソフトウエアはさらにテストされ、微調整される。
「われわれの研究は、安価で、非侵襲的な光学イメージングシステムと統合したマシンラーニングアプローチが、リソース集約的で複雑な世界の医療問題に対処できることを証明している」と同大学のSina Farsiu氏はコメントしている。

新しいアプローチでは、ハンドヘルドの機器で目の検査に使う検眼鏡を利用する必要がある。それをスマートフォンカメラのレンズに取付け、前水晶体嚢という目の部分から血管のビデオを撮る。専門家が画像を撮る必要がなくなるように研究チームは、ビデオを通して自動的に解析し、最高品質のフレームと分析のために関心のある領域を特定するアルゴリズムを開発した。
 ビデオが撮られると、同システムは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やマシンラーニングアルゴリズムを含むコンピュータ技術を適用し、関心のある領域の画像の特徴を評価し、妊娠期間を推定する。この人工知能アプローチにより、コンピュータシステムは、データから学習し、経験により改善していく。
 研究チームは、米国で124の新生児グループで新しいアプローチをテストした。自動化された方法と、ビデオの最高品質フレームを手動で選択する最優良手動法とを比較した。これにより、前水晶体嚢を特定し、次に血管密度と妊娠期間の関係のモデルを適用した。研究チームは、両方法を6段階、33, 34, 35, 36, 37および 38 週相当で実施した。自動化法は、妊娠期間33週を除く全ての妊娠期間で手動法を上回る性能だった。
 Arjun D. Desai氏は、「われわれの研究は、様々な新生児で正確かつロバストな妊娠期間判定の完全自動パイプライン開発の第1段階である。必要なら、様々な地域、人種、社会経済バックグラウンドの患者集団からのデータを使ってわれわれのアルゴリズムを微調整する」と話している。