自发运动评估可以预测高风险婴儿的长期发育障碍。为了开发用于后续疾病的自动预测的算法，需要通过婴儿姿势估计的段和关节的高精度定位。训练了四种类型的卷积神经网络，并在新颖的婴儿姿势数据集上进行培训，并从临床国际社会中涵盖了1224个视频的大变化。将网络的本地化性能评估为估计的关键点位置和人类专家注释之间的偏差。还评估了计算效率，以确定神经网络在临床实践中的可行性。表现最佳的神经网络对人类专家注释的帧间扩散具有类似的本地化误差，同时仍然有效地运行。总体而言，我们的研究结果表明，婴儿自发运动的姿势估计有巨大的潜力，支持研究潜冲在早期检测儿童发育疾病的潜在脑损伤的发育障碍，这些脑卒中与人为水平绩效的录像量。
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