[en] Background: Neonatal respiratory morbidity (NRM) is the leading cause of mortality and morbidity associated with baby prematurity birth. Traditionally, Fetal lung maturity (FLM) is determined by measuring pulmonary surfactant in amniotic fluid extracted from the patient via an invasive procedure. To address these limitations, quantusFLM® was developed to predict NRM in a non-invasive way from ultrasound images of the fetus lung with similar performance to traditional tests using amniotic fluid. This project explores the capability of a new method to improve the robustness of quantusFLM® to different manual lung delineations (a required first step of quantusFLM®). Results: First, two sets of manual delineations were produced by an (1) expert and a (2) non-expert user of quantusFLM®. Then, we benchmarked two different machine learning methods: AdaBoost and Support Vector Machines. The first one obtained the best results but its overall performance still falls short compared to quantusFLM® current version. We then designed two novel training strategies (Concatenation and Substitution) using AdaBoost to make a better use of multiple image delineations during training. The substitution strategy has proved to improve quantusFLM® results across both sets of delineations almost a 10%. Conclusions: Manual delineations are a necessary first step for the application of quantusFLM® and there is always a certain degree of subjectivity associated to the task. This study has shown that we can improve quantusFLM® robustness to "non-expert" delineations using known supervised learning approaches coupled with novel strategies designed to leverage multiple delineations effectively.

[es] Antecedentes: La morbilidad respiratoria neonatal (NRM) es la principal causa de mortalidad y morbilidad asociada con el nacimiento prematuro de un bebé. Tradicionalmente, la madurez fetal de los pulmones (FLM) se determina mediante la medición del surfactante pulmonar en el líquido amniótico extraída del paciente a través de un procedimiento invasivo. Para hacer frente a estas limitaciones, quantusFLM® fue desarrollado para predecir la NRM de una manera no invasiva con imágenes de ultrasonido del pulmón del feto con un rendimiento similar a las pruebas tradicionales utilizando líquido amniótico. Este proyecto explora la capacidad de un nuevo método para mejorar la robustez de quantusFLM® frente a diferentes delineaciones manuales del pulmón (una primera etapa necesaria de quantusFLM®). Resultados: Primero, dos conjuntos de delineaciones manuales fueron producidos por un usuario "experto" y otro "no experto" de quantusFLM®. Luego, se utilizaron dos métodos diferentes de Machine Learning: AdaBoost y Support Vector Machines. El primero obtuvo los mejores resultados pero incluso así los resultados no mejoraban a la versión actual de quantusFLM®. Entonces, se diseñaron dos nuevas estrategias de entrenamiento (Concatenación y Sustitución) utilizando AdaBoost para mejorar el uso de las multiples delineaciones durante el entrenamiento. La estrategia de sustitución ha demostrado mejorar los resultados quantusFLM® a través de ambos conjuntos de delineaciones casi un 10%. Conclusiones: Las delineaciones manuales son un primer paso necesario para la aplicación de quantusFLM® y siempre hay un cierto grado de subjetividad asociada a esta tarea. Este estudio ha demostrado que podemos mejorar la robustez de quantusFLM® frente a delineaciones de usuarios "no expertos" utilizando enfoques de aprendizaje supervisado ya conocidos junto con nuevas estrategias diseñadas para aprovechar múltiples delineaciones de manera efectiva.