Złożony proces ewolucji człowieka rozciąga się na ogromny okres czasu, jednak nasza wiedza na temat rozwoju płodu wciąż stanowi szybko rozwijającą się dziedzinę. Ten skomplikowany proces może być zakłócany przez różne czynniki, od anomalii genetycznych po czynniki stresogenne środowiskowe i zmiany metaboliczne. Zakłócenia te mogą znacząco wpływać na rozwój płodu — zwłaszcza mózgu, który jest jednym z najwcześniej powstających narządów.
Zazwyczaj potencjalne nieprawidłowości są wykrywane podczas rutynowych badań ultrasonograficznych w okresie prenatalnym. Technicy ultrasonografii, którzy przeprowadzają te badania, często dostrzegają oznaki możliwych nieprawidłowości w rozwoju mózgu, co prowadzi do przeprowadzenia bardziej szczegółowych badań za pomocą rezonansu magnetycznego (MRI). Niemniej jednak niuanse związane z obecnymi technikami obrazowania mogą czasami skutkować przeoczeniem lub błędną diagnozą. Sytuacja ta stanowi wyraźne wyzwanie dla przyszłych rodziców, pracowników służby zdrowia oraz szeroko pojętego środowiska medycznego.
W ramach godnej pochwały wspólnej inicjatywy MIT, Boston Children’s Hospital oraz Inria opracowano pionierski model uczenia głębokiego. Model ten, znany pod nazwą E(3)-Pose, ma na celu usprawnienie wczesnego wykrywania i leczenia nieprawidłowości w rozwoju mózgu płodu. Został zaprojektowany do rejestrowania obrazów głowy poruszającego się płodu w wysokiej rozdzielczości, zapewniając radiologom bardziej szczegółowy obraz, a tym samym ułatwiając przeprowadzenie precyzyjnych badań. Wyniki tych przełomowych badań zostały zaprezentowane podczas Europejskiej Konferencji poświęconej widzeniu komputerowemu w 2026 roku.
Główną przeszkodą w stosowaniu rezonansu magnetycznego jest ryzyko niewspółosiowości ‘ przekrojów’ spowodowane ruchem płodu, co prowadzi do powstawania luk i nieprawidłowych orientacji na ostatecznym obrazie. Ramya Muthukrishnan, doktorantka MIT i pierwsza autorka projektu E(3)-Pose, wyjaśnia, że takie zakłócenia często utrudniają wykrycie kluczowych obszarów mózgu i komplikują identyfikację anomalii rozwojowych.
E(3)-Pose wyróżnia się wyjątkową zdolnością do śledzenia ruchów płodu dzięki uwzględnieniu podstawowych zasad fizyki w swojej sieci neuronowej. Jedną z takich zasad jest symetria lewo-prawa głowy płodu, która pozwala modelowi dokładnie określić orientację mózgu. Początki nie były jednak łatwe; Muthukrishnan musiała pokonać liczne wyzwania, w tym brak wiedzy z zakresu fizyki rezonansu magnetycznego. Pomimo licznych niepowodzeń i awarii skanera jej determinacja, by pokonać trudności obserwowane podczas badań MRI płodu w Boston Children’s Hospital, nigdy nie osłabła.
Projekt ten był wynikiem wspólnego wysiłku, przy cennym wsparciu zespołu wybitnych ekspertów, takich jak Borjan Gagoski z Harvard Medical School i Boston Children’s Hospital oraz Aryn Lee, która pomogła w rekrutacji ochotników do badań MRI. Autorzy o największym wkładzie, tacy jak Elfar Adalsteinsson, Ellen Grant i Polina Golland, dzielili się swoimi spostrzeżeniami i udzielali wskazówek przez cały czas trwania projektu. Ellen Grant, kierowniczka Centrum Neuroobrazowania Płodowego i Noworodkowego oraz Nauk o Rozwoju, podkreśliła, jak przełomowy jest ten projekt. Nie tylko przyspiesza on i upraszcza procesy wykonywania badań MRI płodu, ale także zapewnia wyższą jakość obrazów do analizy.
Jeśli chodzi o ambicje Muthukrishnan, wykraczają one poza samo udoskonalanie obrazów MRI płodów. Dostrzega ona potencjał metody E(3)-Pose w innych wyzwaniach związanych z obrazowaniem, a nawet w dziedzinach niezwiązanych z tym tematem, takich jak jazda autonomiczna. Szczególnie zależy jej na dalszym rozwijaniu modelu w celu obrazowania płodów w drugim trymestrze ciąży, które zazwyczaj są mniejsze i bardziej aktywne. Skupienie się Muthukrishnan na wczesnym wykrywaniu stanowi integralny aspekt tego przedsięwzięcia, ponieważ terminowa interwencja może znacząco wpłynąć na wyniki leczenia.
Projekt jest wspierany przez Klinikę Jameel przy MIT, Program Takeda przy MIT, Fundusz Badań Transformacyjnych Rodziny Chou oraz kilka instytutów krajowych. Więcej informacji na temat tych badań można znaleźć w oryginalnym artykule prasowym opublikowanym na stronie Serwis informacyjny MIT. Chcesz dowiedzieć się, jak automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji może zrewolucjonizować procesy w Twojej firmie? Dowiedz się więcej na stronie implementi.ai.
Ta strona używa plików cookie.