| 夏坤,沈旨艳,幸志洋,向江月,王荣品.卷积神经网络探索孕中晚期胎儿大脑发育模式研究进展[J].中国医学影像技术,2022,38(10):1575~1578 |
| 卷积神经网络探索孕中晚期胎儿大脑发育模式研究进展 |
| Research progresses of convolutional neural network for exploring fetal brain development patterns during the second and third trimester of pregnancy |
| 投稿时间：2021-12-31 修订日期：2022-05-12 |
| DOI：10.13929/j.issn.1003-3289.2022.10.029 |
| 中文关键词: 胎儿 脑 神经网络,计算机 磁共振成像 |
| 英文关键词:fetus brain neural networks, computer magnetic resonance imaging |
| 基金项目:贵州省科技支撑计划（黔科合支撑[2019]2810号）、2019年度国家自然科学基金后补助资金（[2019]GPPH-NSFC-D-2019-27）。 |
| 作者 | 单位 | E-mail | | 夏坤 | 遵义医科大学研究生院, 贵州 遵义 563000
贵州省人民医院医学影像科 贵州省智能医学影像分析与精准诊断重点实验室 贵州省精准影像诊疗示范型国际科技合作基地, 贵州 贵阳 550002 | | | 沈旨艳 | 遵义医科大学研究生院, 贵州 遵义 563000
贵州省人民医院医学影像科 贵州省智能医学影像分析与精准诊断重点实验室 贵州省精准影像诊疗示范型国际科技合作基地, 贵州 贵阳 550002 | | | 幸志洋 | 遵义医科大学研究生院, 贵州 遵义 563000
贵州省人民医院医学影像科 贵州省智能医学影像分析与精准诊断重点实验室 贵州省精准影像诊疗示范型国际科技合作基地, 贵州 贵阳 550002 | | | 向江月 | 遵义医科大学研究生院, 贵州 遵义 563000
贵州省人民医院医学影像科 贵州省智能医学影像分析与精准诊断重点实验室 贵州省精准影像诊疗示范型国际科技合作基地, 贵州 贵阳 550002 | | | 王荣品 | 遵义医科大学研究生院, 贵州 遵义 563000
贵州省人民医院医学影像科 贵州省智能医学影像分析与精准诊断重点实验室 贵州省精准影像诊疗示范型国际科技合作基地, 贵州 贵阳 550002 | wangrongpin@126.com |
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| 中文摘要: |
| MRI具有多参数、多序列，较高空间及组织分辨率等优势，已逐渐成为重要的产前影像学检查方法之一，可用于评估孕中晚期胎儿大脑发育；但受胎动等不可控因素影响，胎儿MR图像质量难以令人满意。卷积神经网络（CNN）是目前最常用于医学领域图像分割的深度学习算法，能够提升图像分辨率，已成功用于成人各系统，在胎儿领域尚处于起步阶段。本文就基于CNN探索孕中晚期胎儿大脑发育模式进展进行综述。 |
| 英文摘要: |
| Due to the advantages of multiple parameters, multiple sequences and high spatial and tissue resolution, MRI has gradually become one of the important imaging methods for prenatal examination, having been used to evaluate fetal brain development during the second and third trimester of pregnancy. However, fetal MR images are affected by uncontrollable factors such as fetal movement, and the image quality is not satisfied. Currently, convolutional neural network (CNN) is the most commonly used deep learning algorithm for image segmentation in the medical field, which can improve image resolution and has been successfully applied to various systems of adults, but is still in the initial state in fetuses. The research progresses of exploring fetal brain development patterns based on CNN were reviewed in this paper. |
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