[ca] Antecedents: La morbilitat respiratòria neonatal (NRM) és la principal causa de mortalitat i morbilitat associada amb el naixement prematur del nadó. Tradicionalment, la maduresa fetal dels pulmons (FLM) es determina mitjançant la mesura de l'agent tensioactiu pulmonar en el líquid amniòtic extret del pacient a través d'un procediment invasiu. Per fer front a aquestes limitacions, quantusFLM® va ser desenvolupat per predir NRM d'una manera no invasiva amb imatges d'ultrasò del pulmó del fetus amb un rendiment similar a les proves tradicionals utilitzant líquid amniòtic. Aquest projecte explora la capacitat d'un nou mètode per millorar la robustesa de quantusFLM® a diferents delineacions manuals del pulmó (una primera etapa necessària de quantusFLM®). Resultats: Primer, dos conjunts de delineacions manuals van ser produïts per un usuari "expert" i un altre "no expert" de quantusFLM®. Després, es van utilitzar dos mètodes diferents de Machine Learning: AdaBoost i Support Vector Machines. El primer va obtenir els millors resultats però fins i tot així els resultats no milloraven a la versió actual de quantusFLM®. Llavors, es van dissenyar dues noves estratègies d'entrenament (Concatenació i Substitució) utilitzant AdaBoost per millorar l'ús de les múltiples delineacions durant l'entrenament. L'estratègia de substitució ha demostrat millorar els resultats quantusFLM® a través dels dos conjunts de delineacions gairebé un 10%. Conclusions: Les delineacions manuals són un primer pas necessari per a l'aplicació de quantusFLM® i sempre hi ha un cert grau de subjectivitat associada a aquesta tasca. Aquest estudi ha demostrat que podem millorar la robustesa de quantusFLM® davant delineacions d'usuaris "no experts" utilitzant enfocaments d'aprenentatge supervisat ja coneguts juntament amb noves estratègies dissenyades per aprofitar múltiples delineacions de manera efectiva.

[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.