孕龄

通过人工智能分析胎儿脑超声的成熟度特征来估计孕龄

背景：最佳的产前护理依赖于准确的孕周估算。在妊娠头三个月后，目前孕周估算方法的准确性随着孕周的增加而降低。考虑到在许多国家，由于预约较晚、产前护理机会不频繁以及无法进行早期超声检查，仍然难以获得妊娠头三个月的头臀长，开发准确的妊娠中期和晚期孕周估算方法仍然是胎儿医学中尚未解决的挑战。目的：本研究旨在评估一种基于对标准颅脑超声切片上胎儿大脑形态的自动分析的人工智能方法与使用标准胎儿生物测量技术的现行公式相比，在估计中期和晚期胎儿孕周方面的表现。研究设计：使用 1394 名接受常规胎儿超声检查的患者的丘脑轴平面标准图像开发一种人工智能方法，通过分析胎儿大脑信息自动估计妊娠周龄。我们将其性能（单独使用或与胎儿生物特征参数结合使用）与 4 种目前使用的胎儿生物特征公式进行了比较，这些公式来自 1992 名接受第二次（n=1761）或第三次检查的患者的 3065 次扫描