Para mulheres grávidas, os ultrassom são um procedimento informativo (e às vezes necessário). Eles normalmente produzem exames bidimensionais em preto e branco de fetos que podem revelar insights importantes, incluindo sexo biológico, tamanho aproximado e anormalidades como problemas cardíacos ou fissura. Se o seu médico quiser uma olhada mais de perto, ele poderá usar a ressonância magnética (RM), que usa campos magnéticos para capturar imagens que podem ser combinadas para criar uma visão 3D do feto.
As ressonância magnética não são uma coisa, mas; As varreduras 3D são difíceis para os médicos interpretarem bem o suficiente para diagnosticar problemas, porque nosso sistema visible não está acostumado a processar varreduras volumétricas 3D (em outras palavras, uma aparência de envoltório que também nos mostra as estruturas internas de um sujeito). Entre no aprendizado de máquina, o que poderia ajudar a modelar o desenvolvimento de um feto com mais clareza e precisão a partir de dados – embora nenhum algoritmo não tenha sido capaz de modelar seus movimentos um tanto aleatórios e várias formas corporais.
Ou seja, até que uma nova abordagem chamada “SMPL fetal” do Laboratório de Ciência da Computação e Ciência da Computação do MIT (CSAIL), Boston Youngsters’s Hospital (BCH) e Harvard Medical College entregassem aos médicos uma imagem mais detalhada da saúde fetal. Foi adaptado do “SMPL” (modelo linear de várias pessoas com pele), um modelo 3D desenvolvido em computadores gráficos para capturar formas e poses do corpo adulto, como uma maneira de representar as formas e poses do corpo fetal com precisão. O SMPL fetal foi então treinado em 20.000 volumes de ressonância magnética para prever a localização e o tamanho de um feto e criar representações 3D semelhantes a esculturas. Dentro de cada modelo há um esqueleto com 23 articulações articuladas chamadas “árvore cinemática”, que o sistema usa para posar e se mover como os fetos que viu durante o treinamento.
As extensas varreduras do mundo actual que o SMPL fetal aprendeu ajudou a desenvolver a precisão do Pinpoint. Think about entrar na pegada de um estranho enquanto os olhos vendados, e não apenas se encaixa perfeitamente, mas você adivinha corretamente o sapato que eles usavam – da mesma forma, a ferramenta correspondeu de perto à posição e tamanho dos fetos nos quadros de ressonância magnética que não havia visto antes. O SMPL fetal foi desalinhado apenas por uma média de cerca de 3,1 milímetros, um intervalo menor que um único grão de arroz.
A abordagem pode permitir que os médicos medissem com precisão coisas como o tamanho da cabeça ou abdômen de um bebê e examine essas métricas com fetos saudáveis na mesma idade. O SMPL fetal demonstrou seu potencial clínico nos testes iniciais, onde alcançou resultados de alinhamento preciso em um pequeno grupo de varreduras no mundo actual.
“Pode ser um desafio estimar a forma e a pose de um feto, porque eles estão amontoados nos limites apertados do útero”, diz o principal autor, estudante de doutorado do MIT, e o pesquisador da CSAIL Yingcheng Liu Sm ’21. “Nossa abordagem supera esse desafio usando um sistema de ossos interconectados sob a superfície do modelo 3D, que representa o corpo fetal e seus movimentos de forma realista. Então, ele se baseia em um algoritmo de descida de coordenadas para fazer uma previsão, essencialmente alternando entre adivinhar pose e forma de dados com truques até encontrar uma estimativa confiável” ”” ”
No útero
O SMPL fetal foi testado em forma e precisão de pose contra a linha de base mais próxima que os pesquisadores poderiam encontrar: um sistema que modela o crescimento infantil chamado “Smil.” Como os bebês fora do útero são maiores que os fetos, a equipe encolheu esses modelos em 75 % para nivelar o campo de jogo.
O sistema superou essa linha de base em um conjunto de dados de ressonâncias magnéticas fetais entre as idades gestacionais de 24 e 37 semanas levadas no Hospital Infantil de Boston. A SMPL fetal foi capaz de recriar verificações reais com mais precisão, pois seus modelos se alinhavam de perto com reais reais.
O método period eficiente para alinhar seus modelos às imagens, precisando apenas de três iterações para chegar a um alinhamento razoável. Em um experimento que contou quantas suposições incorretas o SMPL fetal haviam feito antes de chegar a uma estimativa closing, sua precisão plateou a partir da quarta etapa em diante.
Os pesquisadores acabaram de começar a testar seu sistema no mundo actual, onde produziu modelos igualmente precisos nos testes clínicos iniciais. Embora esses resultados sejam promissores, a equipe observa que eles precisam aplicar seus resultados a populações maiores, diferentes idades gestacionais e uma variedade de casos de doenças para entender melhor as capacidades do sistema.
Apenas a pele profunda
Liu também observa que seu sistema só ajuda a analisar o que os médicos podem ver na superfície de um feto, uma vez que apenas estruturas semelhantes a ossos estão sob a pele dos modelos. Para monitorar melhor a saúde interna dos bebês, como desenvolvimento de fígado, pulmão e músculo, a equipe pretende tornar sua ferramenta volumétrica, modelando a anatomia interna do feto a partir de varreduras. Tais atualizações tornariam os modelos mais humanos, mas a versão atual do SMPL fetal já apresenta uma atualização precisa (e única) para a análise de saúde fetal em 3D.
“Este estudo apresenta um método projetado especificamente para ressonância magnética fetal que captura efetivamente movimentos fetais, aumentando a avaliação do desenvolvimento e da saúde fetal”, diz Kiho IM, Professor Associado de Pediatria e Cientista da Pediatria e Centro de Pessoal da BCH na Divisão de Medicina Recém-nascido no Centro de Neuroimagação e Ciência do Desenvolvimento Fetal da BCH. IM, que não esteve envolvido com o artigo, acrescenta que essa abordagem “não apenas melhorará a utilidade diagnóstica da ressonância magnética fetal, mas também fornecerá informações sobre o desenvolvimento funcional precoce do cérebro fetal em relação aos movimentos corporais”.
“Este trabalho atinge um marco pioneiro, estendendo os modelos paramétricos do corpo humano da superfície para as primeiras formas da vida humana: fetos”, diz Sergi Pujades, professor associado da Universidade Grenoble Alpes, que não estava envolvida na pesquisa. “Isso nos permite desembaraçar a forma e o movimento de um humano, que já provou ser elementary para entender como a forma do corpo adulto se relaciona com as condições metabólicas e como o movimento infantil se relaciona com os distúrbios do desenvolvimento neurológico. Além disso, o modelo de que o modelo de que o modelo de tempo de allituras e que é um dos modelos de que o corpo e o corpo de que o allitolos e o corpo de um dos tempos de que o corpo é compatível com o formato de um corpo de tempo e pMPL e pMPL e infantil é o que é o corpo e o corpo do corpo e o corpo do corpo (SMPL) e o corpo do corpo (SMPL) e o corpo do corpo (SMPL) e o corpo do corpo (SMPL) e o corpo do corpo (SMPL) e do corpo do corpo (smil e infantil). Para quantificar ainda mais como o crescimento e o movimento da forma humana são afetados por diferentes condições. ”
Liu escreveu o artigo com três membros da CSAIL: Peiqi Wang Sm ’22, PhD ’25; O aluno de doutorado do MIT Sebastian Diaz; e a autora sênior Polina Golland, a professora de engenharia elétrica e ciência da computação de Sunlin e Priscilla Chou, uma investigadora principal da MIT Csail e líder do Grupo de Visão Médica. Professor Assistente de Pediatria da BCH Esra Abaci Turk, pesquisador da Inria Benjamin Billot e Professor de Pediatria da Harvard Medical College e Professor de Radiologia Patricia Ellen Grant também são autores no artigo. Este trabalho foi apoiado, em parte, pelos Institutos Nacionais de Saúde e pelo Programa MIT Csail-Wistron.
Os pesquisadores apresentarão seu trabalho na Conferência Internacional sobre Computação de Imagem Médica e Intervenção Assistida por Computador (MICCAI) em setembro.