Tijdens de zwangerschap maken de hersenen van een baby een enorme groei door. Om te zien hoe dit precies gaat, gebruiken onderzoekers 3D-echo’s waarmee ze gedetailleerde beelden van de babyhersenen kunnen maken. Maar omdat de baby in de buik beweegt en de hersenen nog zo ontzettend klein zijn, is het lastig om goede echobeelden van de babyhersenen te maken.
In de praktijk betekent dit dat onderzoekers eerst hoogwaardige beelden moeten selecteren uit het grote aantal echo’s voordat ze deze analyseren – een tijdrovende taak. Om dit proces te stroomlijnen, hebben onderzoekers een methode ontwikkeld met behulp van deep learning-technieken, een tak van kunstmatige intelligentie die computers in staat stelt om te leren van grote datasets.
De onderzoekers testten hun methode op een groot aantal 3D-echo’s van baby’s in de buiken van deelnemers aan de YOUth-studie. Ze analyseerden echo’s van baby’s van 20 en 30 weken oud. Sonja: ‘Met deze nieuwe methode kunnen we nu heel precies het hersenvolume meten in hoogwaardige echo’s. Bovendien selecteert deze methode automatisch de beste beelden uit de grote dataset, wat ons enorm veel tijd bespaart, omdat we niet meer alles handmatig hoeven te beoordelen.’
Lees het hele bericht op de site van de Universiteit Utrecht.
