研究人员介绍了一种评估胎儿超声图像质量的方法，设计了稳健的模型进行排名，并给出了排名的不确定性估计。通过排序注释方案对训练数据进行了排名注释。与其他算法比较结果显示，在胎儿超声质量评估任务中，该方法表现出卓越性能。