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重要性:米国では、10人に1人の乳児がこれらの障害のリスクで生まれています。生後1年の早期治療は、長期転帰を改善します。しかし、今日の臨床検査は十分ではありません。管理が難しく、専門的なトレーニングが必要であり、長期的な予測値が限られています。長期的な身体障害を早期に予測するための、客観的で正確で使いやすいツールが非常に必要とされています。このプロジェクトの目標は、最先端のセンシング技術と機械学習技術を活用して、神経発達障害のリスクがある乳児を早期かつ正確に検出するための自動評価を開発することです。私たちのプロジェクトは、神経発達障害の早期発見のための普遍的な非侵襲的テストに私たちを近づけます。このテストは世界中の乳児に拡大され、乳児の健康評価のための手頃なツールを生み出します。
目的:私たちのプロジェクトには3つの目的があります。この取り組みは、幼児向けビデオのデータベースにデータを入力するという目的2に焦点を当てています。私たちは少なくとも1200のユニークな幼児ビデオを収集することを目指しています(早期脳損傷のある400、早期脳損傷のない早産400、コントロール400)。ビデオから、乳児の運動能力を定量化するためのコンピュータービジョンアルゴリズムを開発します。
資金提供:私たちのプロジェクトは、国立衛生研究所–国立児童保健開発研究所:R01-HD-097686によって資金提供されています。私たちはNICU用のカメラの開発と乳児のモニタリングのリーダーであるAngelEyeHealthと提携しています。」