本研究提出了一种自适应模板网格重建网络（ATMRN），有效解决了传统方法忽视个体解剖变异的问题。实验结果表明，该方法在皮层网格重建方面达到了新的基准，适用性广泛。

本文介绍了胎儿脑部磁共振成像（MRI）技术的研究进展，包括自动分割、流线重建和深度学习方法。研究提出了新的算法和框架，以提高胎儿脑部结构分析的准确性和可靠性，尤其是在处理病理和非病理数据时。通过条件隐式神经图谱（CINA），研究展示了对胎儿脑部解剖变异的建模能力，并在正常与病理性大脑的MRI数据上进行了评估。