卷积神经网络探索孕中晚期胎儿大脑发育模式研究进展

夏坤; 沈旨艳; 幸志洋; 向江月; 王荣品

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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。

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来源
《中国医学影像技术》 |2022年第10期|1575-1578|共4页
作者
夏坤; 沈旨艳; 幸志洋; 向江月; 王荣品;
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作者单位

遵义医科大学研究生院;

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;

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正文语种 chi
中图分类胎儿生理与发育;核磁共振成像;
关键词
胎儿; 脑; 神经网络; 磁共振成像;

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