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A técnica nova usa o AI para definir melhor as secções diferentes do cérebro nos neonatos

Os cientistas canadenses desenvolveram uma técnica nova inovativa que usasse a inteligência artificial definir melhor as secções diferentes do cérebro nos neonatos durante um exame (MRI) da ressonância magnética.

Os resultados disto estudo -- uma colaboração entre pesquisadores no hospital de crianças do CHU Sainte-Justine de Montreal e a escola de engenharia de ÉTS -- são publicados hoje nas fronteiras na neurociência.

Esta é uma das primeiras vezes que a inteligência artificial foi usada definir melhor as partes diferentes de um cérebro recém-nascido em um MRI: a saber a matéria cinzenta, matéria branca e líquido cerebrospinal. Até hoje, as ferramentas disponíveis eram complexas, misturado frequentemente e difícil alcançar.”

Dr. Gregory A. Lodygensky, um neonatologist em CHU Sainte-Justine e professor em Université de Montréal

Em colaboração com o professor Jose Dolz, um perito na aprendizagem médica de análise e de máquina de imagem em ÉTS, os pesquisadores podia adaptar as ferramentas às especificidades do ajuste neonatal e validá-las então.

Esta técnica nova permite que os cérebros dos bebês sejam examinados rapidamente, exactamente e confiantemente. Os cientistas vêem-na como um recurso principal para a pesquisa de apoio que endereça não somente a revelação do cérebro no cuidado neonatal, mas igualmente a eficácia de estratégias neuroprotective.

Em avaliar uma escala das ferramentas disponíveis na inteligência artificial, os pesquisadores de CHU Sainte-Justine encontraram que estas ferramentas tiveram limitações, particularmente no que diz respeito à pesquisa pediatra. Os programas neuroimaging de hoje da análise são projectados primeiramente trabalhar em MRIs “adulto”. A imaturidade cerebral dos neonatos, com uma inversão dos contrastes entre a matéria cinzenta e a matéria branca, complica tais análises.

Inspirado pelo trabalho o mais recente de Dolz, os pesquisadores propor uma rede neural artificial que aprendesse como combinar eficientemente a informação de diversas seqüências de MRI. Esta metodologia tornou possível definir melhor automaticamente as partes diferentes do cérebro no recém-nascido e estabelecer uma marca de nível nova para este problema.

“Nós decidimos compartilhar não somente dos resultados de nosso estudo no open source, mas igualmente o código de computador, de modo que os pesquisadores do cérebro em toda parte pudessem se aproveitar d, que beneficia pacientes,” disse Dolz.

CHU Sainte-Justine é um dos jogadores os mais importantes na plataforma Neonatal canadense do cérebro e igualmente tem uma das unidades neonatal as maiores em Canadá que especializam-se no neurodevelopment. Como parte da plataforma, as equipas de investigação estão executando projectos como este com o objectivo de melhorar a saúde a longo prazo daqueles neonatos que são os mais vulneráveis à lesão cerebral.

“Nos estudos para avaliar o impacto positivo e negativo de terapias diferentes na maturação dos cérebros dos bebês, nós precisamos de ter a capacidade para determinar com certeza estruturas do cérebro e confiança,” Lodygensky disse. “Oferecendo à comunidade científica os frutos de todas nossas descobertas, nós estamos ajudando-as, ao gerar um benefício extraordinário para em risco neonatos.”

Adicionou: “Nós queremos agora democratizar esta ferramenta de modo que se transforme a marca de nível para o estudo da estrutura do cérebro nos neonatos em todo o mundo. Com tal fim, nós estamos continuando a trabalhar em seu generalizability - isto é, seu uso nos dados de MRI adquiridos em hospitais diferentes.”

Source:
Journal reference:

Ding, Y., et al. (2020) Using Deep Convolutional Neural Networks for Neonatal Brain Image Segmentation. Frontiers in Neuroscience. doi.org/10.3389/fnins.2020.00207.