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机器学习工具为医生提供了更详细的胎儿健康图片
MIT CSAIL研究人员开发了一种工具，可以对3D中的胎儿的形状和运动进行建模，从而有可能协助医生发现异常并进行诊断。
来源:MIT新闻 - 人工智能对于孕妇来说，超声波是一种信息（有时是必要的）程序。它们通常会产生二维的黑白侵害胎儿的扫描，可以揭示关键的见解，包括生物学性别，大约大小和诸如心脏问题或嘴唇裂裂（如心脏问题）。如果您的医生想要仔细观察，他们可能会使用磁共振成像（MRI），该成像（MRI）使用磁场来捕获可以组合的图像以创建胎儿的3D视图。
MRI并不是全部。对于医生来说，3D扫描很难解释足以诊断出问题，因为我们的视觉系统不习惯处理3D体积扫描（换句话说，包裹的外观也向我们展示了主题的内部结构）。输入机器学习，这可以帮助从数据中更清晰，准确地对胎儿的发育进行建模 - 尽管没有这种算法能够对其随机运动和各种身体形状进行建模。
“估计胎儿的形状和姿势可能是具有挑战性的，因为它们被塞入子宫的紧密范围。” “我们的方法使用3D模型表面下的相互连接的骨骼系统克服了这一挑战，该系统代表胎儿体及其动作。然后，它依赖于坐标下降算法来进行预测，从本质上讲，在从棘手的数据中猜测姿势和形状之间，直到找到可靠的估计值。”
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