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。

FetMRQC：一个用于多中心胎儿脑部核磁共振成像质量控制的开源机器学习框架
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