胎児MRIにおける人工知能：原理、応用、限界、および将来の展望

科学分野:

• 医用画像処理
• 人工知能
• 胎児医学

背景:

• 胎児MRIは、モーションアーチファクト、低い信号対雑音比、スライス位置ずれなどの課題に直面しています。
• 既存の胎児MRI技術は、出生前診断における精度と効率に限界があります。

研究 の 目的:

• 胎児MRIにおける人工知能（AI）の現在の応用をレビューすること。
• 胎児MRIの限界に対処し、診断能力を向上させる上でのAIの役割を強調すること。

主な方法:

• 胎児MRIにおけるAIの応用に関する文献レビュー。
• 画像強調、分節、定量的分析のためのAIに焦点を当てる。
• 出生前画像診断におけるマルチモーダルAIアプローチの探求。

主要な成果:

• AIは、胎児MRIの再構成、ノイズ除去、モーション補正の改善において可能性を示しています。
• AIによる自動分節と定量的分析は、体積測定を支援します。
• AIは、在胎週数推定や胎児異常検出などのタスクを支援します。

結論:

• AIは胎児MRIの品質と分析タスクを大幅に改善し、現在の限界に対する解決策を提供します。
• 胎児MRIにおけるAI研究のほとんどは、外部検証を欠き、小規模なデータセットに依存しています。
• AIを日常の出生前画像診断に統合するには、標準化されたプロトコル、多施設データ、および透明性のある評価が不可欠です。