本研究利用机器学习技术分析胎盘全切片图像，以识别母体炎症反应（MIR）。结果表明，基于注意力的多实例学习模型实现了88.5%的分类准确率，为MIR的早期识别提供了新方法。

一项研究发现，人类大脑中存在微塑料污染，塑料的平均质量约为0.5%。研究使用了新的分析方法，能够定量分析微塑料和纳米塑料。其他研究也发现了类似的结果，如精液和胎盘中也存在微塑料。一些研究人员呼吁减少与塑料接触的方式，以降低健康风险。

通过机器学习分割方法，本文对胎盘 BOLD MRI 进行准确的分割，并在多种目标函数上进行全面评估。研究结果表明，边界加权可以提高胎盘分割性能。