Akceptuję
W ramach naszej witryny stosujemy pliki cookies w celu świadczenia państwu usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczone w Państwa urządzeniu końcowym. Możecie Państwo dokonać w każdym czasie zmiany ustawień dotyczących cookies. Więcej szczegółów w naszej Polityce Prywatności

Zamknij X
Szkolenia

Naukowy styl życia

Nauka i biznes

Strona główna Informacje
Na dole webinarium

Sztuczna inteligencja ma pomóc wykrywać ryzyko przedwczesnego porodu

Badacze z Politechniki Warszawskiej chcą wspomóc ginekologów w analizie zapisu z USG i wykrywaniu ryzyka przedwczesnego porodu. W swoim rozwiązaniu wykorzystują uczenie maszynowe - informuje na swojej stronie uczelnia.

Według raportu Światowej Organizacji Zdrowia (WHO) z 2018 r. spontaniczny przedwczesny poród (przed ukończeniem 37. tygodnia ciąży) dotyczy 15 milionów noworodków rocznie. Według różnych szacunków na świecie 5-18 proc. nowonarodzonych dzieci to wcześniaki. Komplikacje z tym związane powodują, że aż milion z tych dzieci umiera przed ukończeniem 5. roku życia.

Wykorzystywana powszechnie manualna analiza obrazów ultrasonograficznych w pewnym stopniu umożliwia ginekologom prognozowanie, która ciąża może zakończyć się przedwcześnie. Nie jest to jednak ciągle metoda doskonała.

Dlatego w 2017 roku Nicole Sochacki-Wójcicka (w trakcie specjalizacji z ginekologii) oraz Jakub Wójcicki zgłosili się do dr. Tomasza Trzcińskiego z Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych PW z pytaniem, czy jest możliwość zrealizowania projektu predykcji spontanicznego przedwczesnego porodu z wykorzystaniem sieci neuronowych.

Wtedy powstał zespół badawczy i zaczęły się prace. O pierwszych efektach tych badań pisze Politechnika Warszawska w komunikacie na swojej stronie https://www.pw.edu.pl/Aktualnosci/Jak-sztuczna-inteligencja-pomoze-w-zapobieganiu-przedwczesnym-porodom

"Nasze rozwiązanie może wspomóc diagnostykę komputerową i pozwolić z większą dokładnością przewidywać spontaniczne przedwczesne porody" – wyjaśnia Szymon Płotka, absolwent Politechniki Warszawskiej i jeden z członków zespołu pracującego nad projektem.

"Przed rozpoczęciem projektu, współpracujący z nami lekarze przygotowali zestaw danych uczących, walidacyjnych oraz adnotacji w formie obrysu kształtu szyjek macicy na obrazach ultrasonograficznych oraz numerycznych (0 i 1), odpowiadającymi kolejno: poród w terminie, poród przedwczesny" – wyjaśnia Szymon Płotka.

Po wstępnym oczyszczeniu takie dane są wykorzystywane jako dane „uczące” sieć neuronową – w tym przypadku konwolucyjną (splotową).

"Analizuje ona każde zdjęcie piksel po pikselu, wyodrębniając z nich niezbędne cechy, które posłużą do zadania segmentacji interesującego nas fragmentu obrazu (w tym przypadku szyjki macicy) oraz klasyfikacji (czy mamy do czynienia z porodem przedwczesnym, czy nie) – tłumaczy dalej Szymon Płotka. – W trakcie treningu sieć neuronowa testuje swoje predykcje na zbiorze walidacyjnym. Po zakończeniu trenowania sieci neuronowej, jest ona sprawdzana na danych testowych, które nie zostały wykorzystane w ramach treningu". W ten sposób weryfikuje się poprawność wytrenowanego modelu.

W ramach projektu powstały dwie publikacje naukowe. Jedna z nich (https://doi.org/10.1007/978-3-030-32875-7_11) pokazuje, że dzięki sieci neuronowej błędy w prognozowaniu przedwczesnych porodów można zredukować z 30 proc. (manualnie przez lekarzy) do 18 proc. W kolejnej publikacji zaś (https://doi.org/10.1007/978-3-030-60334-2_27) badacze poprawili wyniki klasyfikacji.

"Zgodnie z naszą najlepszą wiedzą, są to jedyne istniejące prace podejmujące się zadania predykcji spontanicznego przedwczesnego porodu w oparciu o transwaginalne obrazy ultrasonograficzne" – mówi Szymon Płotka.

Naukowcy pracują obecnie nad serwisem w formie aplikacji internetowej. Chcą tam udostępnić przygotowane modele sieci neuronowej. Ma to pomóc ginekologom analizować obrazy ultrasonograficzne i tym samym wesprzeć diagnostykę spontanicznego przedwczesnego porodu. A to może uratować życie i zdrowie milionów noworodków.

Projekt „Opracowanie metody predykcji spontanicznych przedwczesnych porodów na podstawie filmów ultrasonograficznych z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego w latach 2020-2021” jest finansowany w ramach Grantu Rady Dyscypliny Naukowej Informatyka Techniczna i Telekomunikacja PW.

Kierownikiem projektu jest dr hab. inż. Tomasz Trzciński z PW. W skład zespołu - oprócz Szymona Płotki - wchodzą również doktorant Tomasz Włodarczyk, student Tomasz Szczepański, a za kwestie medyczne odpowiedzialny jest lekarz ginekolog dr Michał Lipa z Warszawskiego Uniwersytetu Medycznego.


Źródło: pap.pl


Drukuj PDF
wstecz Podziel się ze znajomymi

Recenzje




Informacje dnia: Szczepionka firmy Johnson&Johnson zatwierdzona Ograniczenie spożycia soli w Anglii Dieta matki wpływa na odporność wcześniaków Zdrowotne korzyści z lockdownu W glejaku komórki odpornościowe wspierają rozwój guza Post i głodówka. Czy to ma sens? Szczepionka firmy Johnson&Johnson zatwierdzona Ograniczenie spożycia soli w Anglii Dieta matki wpływa na odporność wcześniaków Zdrowotne korzyści z lockdownu W glejaku komórki odpornościowe wspierają rozwój guza Post i głodówka. Czy to ma sens? Szczepionka firmy Johnson&Johnson zatwierdzona Ograniczenie spożycia soli w Anglii Dieta matki wpływa na odporność wcześniaków Zdrowotne korzyści z lockdownu W glejaku komórki odpornościowe wspierają rozwój guza Post i głodówka. Czy to ma sens?

Partnerzy

GoldenLine Fundacja Kobiety Nauki Job24 Obywatele Nauki NeuroSkoki Portal MaterialyInzynierskie.pl Uni Gdansk MULTITRAIN I MULTITRAIN II Nauki przyrodnicze KOŁO INZYNIERÓW PB ICHF PAN FUNDACJA JWP NEURONAUKA Mlodym Okiem Polski Instytut Rozwoju Biznesu Analityka Nauka w Polsce CITTRU - Centrum Innowacji, Transferu Technologii i Rozwoju Uniwersytetu Akademia PAN Chemia i Biznes Farmacom Świat Chemii Forum Akademickie Biotechnologia     Bioszkolenia Geodezja Instytut Lotnictwa EuroLab

Szanowny Czytelniku!

 
25 maja 2018 roku zacznie obowiązywać Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r (RODO). Potrzebujemy Twojej zgody na przetwarzanie Twoich danych osobowych przechowywanych w plikach cookies. Poniżej znajdziesz pełny zakres informacji na ten temat.
 
Zgadzam się na przechowywanie na urządzeniu, z którego korzystam tzw. plików cookies oraz na przetwarzanie moich danych osobowych pozostawianych w czasie korzystania przeze mnie ze strony internetowej Laboratoria.net w celach marketingowych, w tym na profilowanie i w celach analitycznych.

Kto będzie administratorem Twoich danych?

Administratorami Twoich danych będziemy my: Portal Laboratoria.net z siedzibą w Krakowie (Grupa INTS ul. Czerwone Maki 55/25 30-392 Kraków).

O jakich danych mówimy?

Chodzi o dane osobowe, które są zbierane w ramach korzystania przez Ciebie z naszych usług w tym zapisywanych w plikach cookies.

Dlaczego chcemy przetwarzać Twoje dane?

Przetwarzamy te dane w celach opisanych w polityce prywatności, między innymi aby:

Komu możemy przekazać dane?

Zgodnie z obowiązującym prawem Twoje dane możemy przekazywać podmiotom przetwarzającym je na nasze zlecenie, np. agencjom marketingowym, podwykonawcom naszych usług oraz podmiotom uprawnionym do uzyskania danych na podstawie obowiązującego prawa np. sądom lub organom ścigania – oczywiście tylko gdy wystąpią z żądaniem w oparciu o stosowną podstawę prawną.

Jakie masz prawa w stosunku do Twoich danych?

Masz między innymi prawo do żądania dostępu do danych, sprostowania, usunięcia lub ograniczenia ich przetwarzania. Możesz także wycofać zgodę na przetwarzanie danych osobowych, zgłosić sprzeciw oraz skorzystać z innych praw.

Jakie są podstawy prawne przetwarzania Twoich danych?

Każde przetwarzanie Twoich danych musi być oparte na właściwej, zgodnej z obowiązującymi przepisami, podstawie prawnej. Podstawą prawną przetwarzania Twoich danych w celu świadczenia usług, w tym dopasowywania ich do Twoich zainteresowań, analizowania ich i udoskonalania oraz zapewniania ich bezpieczeństwa jest niezbędność do wykonania umów o ich świadczenie (tymi umowami są zazwyczaj regulaminy lub podobne dokumenty dostępne w usługach, z których korzystasz). Taką podstawą prawną dla pomiarów statystycznych i marketingu własnego administratorów jest tzw. uzasadniony interes administratora. Przetwarzanie Twoich danych w celach marketingowych podmiotów trzecich będzie odbywać się na podstawie Twojej dobrowolnej zgody.

Dlatego też proszę zaznacz przycisk "zgadzam się" jeżeli zgadzasz się na przetwarzanie Twoich danych osobowych zbieranych w ramach korzystania przez ze mnie z portalu *Laboratoria.net, udostępnianych zarówno w wersji "desktop", jak i "mobile", w tym także zbieranych w tzw. plikach cookies. Wyrażenie zgody jest dobrowolne i możesz ją w dowolnym momencie wycofać.
 
Więcej w naszej POLITYCE PRYWATNOŚCI
 

Newsletter

Zawsze aktualne informacje