上海交大团队利用深度学习进行运动评估,促进脑瘫早期筛查

在最新的研究中,上海交通大学的研究人员提出了一种基于深度学习的运动评估模型(MAM),该模型结合了婴儿视频和基本特征,旨在在烦躁运动(FM)阶段实现 GMA 自动化。
MAM 表现出强大的性能,在外部验证期间实现了 0.967 的曲线下面积 (AUC)。重要的是,它严格遵循 GMA 的原则,并具有强大的可解释性,因为它可以准确识别视频中的 FM,与专家评估基本一致。

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