Ученые под руководством доктора Марка Уокера из Оттавского университета применили модель глубокого обучения для выявления аномалий развития плода посредством анализа изображений ультразвукового сканирования. Об этом сообщает портал Medical News.

Модель глубокого обучения показала эффективность в распознавании в первом триместре беременности кистозной гигромы — эмбрионального состояния, при котором лимфатическая система развивается ненормально, что приводит к отеку жидкости вокруг головы и шеи плода.

Врожденный порок, как правило, легко диагностируется пренатально во время УЗИ, но исследовательская группа хотела проверить, насколько хорошо искусственный интеллект справится с этой задачей.

В набор данных вошли около 300 УЗИ плода, сделанных ранее в больнице Оттавы. Изображения были проанализированы моделью DenseNet. Ее точность составила 93%.

Доктор Уокер считает, что их подход может быть применен и в отношении других обычно выявляемых по УЗИ аномалий развития плода.

Фото: Unsplash