3D胎儿超声图像的面部轴线自动标准化
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了超声检查中常常无法识别颅面畸形的问题，提出了一种基于人工智能的工具，能够自动标准化胎儿面部轴线，减轻超声技师的工作负担并提高面部评估的准确性。研究结果表明，该工具显著降低了观察者间的旋转变异性，提升了胎儿面部评估的一致性和准确性，具有重要的临床应用潜力。
本文介绍了一种新型流水线，旨在将超声平面姿态估计更接近临床应用，以实现对胎儿大脑中标准平面的更有效导航。通过半监督分割模型和分类机制，实现对多样化的胎儿大脑图像的可靠分割和精确定位。该模型能过滤掉缺少大脑的帧，并为包含大脑的帧生成掩模，增强了平面姿态回归在临床环境中的相关性。通过验证，证明了该方法在补充现有胎儿超声技术和推进产前诊断实践方面的潜力。
