胎儿大脑成像中的人工智能:生物识别和结构分析的进步,挑战和多模式方法
Lulu Wang1, Mostafa Fatemi2, Azra Alizad3
1Department of Engineering, Reykjavík University, Reykjavík 101, Iceland; Department of Physiology and Biomedical Engineering, Mayo Clinic College of Medicine and Science, Rochester, MN, 55902, USA; College of Science, Engineering and Technology, University of South Africa, Midrand, 1686, Gauteng, South Africa.
Computers in biology and medicine
|May 4, 2025
概括
人工智能 (AI) 使用超声波 (US) 和MRI增强胎儿大脑成像. 人工智能集成提高了产前护理的诊断准确性和效率,克服了数据挑战.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 产前诊断 在产前诊断
背景情况:
- 胎儿大脑成像在准确性,效率和数据集成方面面临挑战.
- 超声波 (美国) 和磁共振成像 (MRI) 是具有互补优势的关键模式.
- 人工智能 (AI) 为这些诊断障碍提供了潜在的解决方案.
研究的目的:
- 通过US和MRI审查人工智能应用来增强胎儿大脑成像.
- 探索US和MRI的多式一体化,以提高诊断精度.
- 确定人工智能在胎儿成像中的进展,挑战和未来方向.
主要方法:
- 对最先进的人工智能方法的批判性分析,包括深度学习和基于注意力的架构.
- 专注于多式人工智能方法,整合美国和MRI数据.
- 检查诸如数据稀缺,计算限制和道德问题等障碍.
主要成果:
- 人工智能在胎儿大脑成像分析方面取得了重大进展.
- 美国和MRI的多式一体化利用了联合优势,提高了诊断准确度.
- 挑战仍然存在,包括数据限制,计算需求和道德考虑.
结论:
- 人工智能对胎儿成像具有变革性的潜力,提高了诊断准确性和效率.
- 实时诊断工具和人类-人工智能协作是临床采用的关键.
- 人工智能可以通过提高诊断能力和患者的治疗结果来重新定义围产期护理.
