Control de calidad de imágenes de ultrasonido durante el embarazo temprano a través de IA

Esta investigación está dedicada a integrar la tecnología de inteligencia artificial para optimizar el proceso de control de calidad de la ecografía temprana del embarazo. Las imágenes de ultrasonido involucradas se enfocan principalmente en la sección sagital mediana, la sección NT y el plexo coroideo del feto durante el embarazo temprano. En este sentido, hemos colaborado con instituciones médicas de renombre como el Hospital de Obstetricia y Ginecología de Beijing, el Tercer Hospital de la Universidad de Pekín, el Hospital de Atención de Salud Maternoinfantil de Changsha, el Segundo Hospital Xiangya de la Universidad Central del Sur para recopilar retrospectiva y prospectivamente una gran cantidad de pacientes tempranos. datos de imagen de ultrasonido fetal de embarazo. En base a esto, planeamos establecer un modelo arraigado en el aprendizaje profundo. Este modelo será capaz de identificar con precisión regiones anatómicas clave en imágenes de ecografía estándar. Además, al reconocer estas estructuras anatómicas, el modelo determinará si la imagen de ultrasonido cumple con la calidad de escaneo estándar. Se prevé que este modelo sirva como una poderosa herramienta auxiliar en ultrasonografía obstétrica, permitiendo la evaluación en tiempo real de la calidad de la imagen de ultrasonido, reduciendo así significativamente las tasas de enfermedades fetales perdidas o mal diagnosticadas, como el síndrome de Down y las malformaciones del sistema neural.