运动评估模型

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

编辑 | 白菜叶Prechtl 全身运动评估 (GMA) 因其在评估神经系统发育完整性和预测运动功能障碍方面的作用而日益得到认可，特别是在脑瘫 (CP) 等疾病中。然而，对训练有素的专业人员的需求，阻碍了一些国家采用 GMA 作为早期筛查工具。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 G