研究提出了一个名为FetMRQC的开源机器学习框架，用于自动评估和控制胎儿脑MRI图像质量。该框架从原始解剖MRI中提取质量指标，并结合随机森林模型预测专家评分。该框架已经验证，可以泛化到未知数据，并具有可解释性。