胎児の第2および第3トリメスターにおけるMRIからの胎児脳年齢予測のための事前知識誘導型畳み込みニューラルネットワークモデル
Fangmei Zhu1, Shijie Huang2, Xue Tang3
1Department of Radiology, Affiliated Hangzhou First People's Hospital, Westlake University School of Medicine, No.261, Huansha Road, Hangzhou, Zhejiang, 310006, China.
BMC pregnancy and childbirth
|December 12, 2025
まとめ
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、MRIスキャンから胎児脳年齢を正確に推定します。このAI主導のアプローチは、実際の脳年齢と高い相関を示し、妊娠管理を支援します。
科学分野:
- 医用画像処理
- 人工知能
- 胎児発達
背景:
- 胎児脳年齢の推定は、妊娠の健康状態を監視するために重要です。
- 現在の方法には、精度と精密さの限界がある場合があります。
- 高度な計算モデルは、胎児年齢評価の改善の可能性を提供します。
主な方法:
- 在胎22週から39週までの407のT2強調胎児MRIスキャン（2310スタック）を利用しました。
- 脳年齢予測のために、事前知識誘導型CNNモデルを採用しました。
- Linの一致相関係数（ρc）とR²スコアを使用して、第一トリメスターの超音波検査と比較して予測を検証しました。
結論:
- 知識誘導型CNNモデルは、MRIスキャンから胎児脳年齢を正確に予測します。
- モデルの高い精度と相関は、臨床現場での有用性を示唆しています。
- この技術は、妊娠管理と転帰の改善に大きな可能性を秘めています。
