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启示:在美国,十分之一的婴儿有患这种残疾的危险。在生命的第一年进行早期治疗可改善长期结果。但是,今天的临床测试还不够。难以管理,它们需要专门的培训,并且长期预测价值有限。迫切需要一种客观,准确,易于使用的工具,以早期预测长期的身体残疾。该项目的目标是利用最先进的传感和机器学习技术,开发一种自动化评估,以早期和准确地检测有神经发育障碍风险的婴儿。我们的项目将使我们更接近用于早期发现神经发育障碍的通用非侵入性测试。该测试将扩展到全球婴儿,为婴儿健康评估提供负担得起的工具。
目标:我们的项目有三个目标。这项工作的重点是目标2,该目标是填充婴儿视频的数据库。我们的目标是至少收集1200个独特的婴儿视频(400例早期脑损伤,400例早产无早期脑损伤,400例对照)。从视频中,我们将开发一种计算机视觉算法来量化婴儿运动表现。
资金:我们的项目由美国国立卫生研究院(National Institutes of Health)–美国国家儿童健康与发展研究所(R01-HD-097686)资助。我们与AngelICye Health合作,AngelEye Health是为新生儿重症监护病房开发摄像头和监测婴儿的领导者。”