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胎儿右心室憩室的产前诊断
抽象的心脏憩室是罕见的异常。这些是室内局部突起的，在心室的游离壁内。憩室可能与心脏积液和并发症（例如肺部发育不全或水流）有关。心包积液是最常见的发现。心包积液应视为心脏憩室存在的间接迹象。应在设备有能力处理心脏异常的三级护理中心进行交付。通常，孤立的心脏憩室的预后非常好。我们提出了在20周零4天与心包积液相关的妊娠期右心室憩室产前诊断的病例。在大约35周零5天的三个月扫描中发现了憩室和心包积液的自发分辨率。剖宫产在39周零3天的妊娠3天后分娩，用于产科指示。婴儿在写作时的1岁和2个月大。胎儿心脏憩室如果与节奏障碍无关，心脏衰竭或其他心脏或心脏异常的迹象具有极好的预后。
胎儿编程和肠道菌群
邮政编码：87050-900电子邮件：audrei.pavanello@docentes.unicesuma.edu.br.br摘要编程窗口是最近几十年创建的一个概念，据描述，由于这一时期，孕妇习惯会影响长期生活的影响，这是由于表现出了很大的胎儿神经元的塑料。几个因素，例如营养不良，肥胖，吸烟，伦理学，体育活动，分娩和母乳喂养具有很大的影响，并且在这个概念中，阐明的是，取决于发生不良习惯的妊娠时期，可能会发生不同的成人生活中不同的后果。提到这一点，我们将微生物群是在编程窗口下具有很大影响的因素。这是有益的微生物的特征，这些微生物居住在人类胃肠道中，并通过针对有害抗原和可能的病理的肠道结构创造了整个保护性屏障。断层微生物群会导致变化的屏障，无法阻止病原体进入人类循环，作为通向新感染的门户。她对胎儿微生物群的产生的影响至关重要，因为它类似于孕产妇生物群体，无论它是否已满，都会影响这种免疫系统。与此相关，可以联系计划生育的重要性，因为通过计划受孕的时刻，可以重塑生活习惯，开始更健康的实践，诱发更好的发展并降低未来疾病的风险
第 14 届加州大学洛杉矶分校胎儿超声心动图研讨会
第 14 届加州大学洛杉矶分校胎儿超声心动图研讨会将于 2024 年 10 月 19 日星期六在加州大学洛杉矶分校大卫格芬医学院举行，现场直播，为无法亲自到场的人士提供全球直播，并为您录制以便您在方便的时间进行后续审查。第十四届年度研讨会将继续秉承我们的使命，为所有参与低风险或高风险妊娠胎儿心脏成像的人提供一天的临床技巧和精华。今年的课程经过彻底改造，扩大了专家临床医生和教师队伍，包括世界一流的超声医师、母胎医学和儿科心脏病学专科医生的教学讲座，以及两场圆桌讨论，首先讨论定量评估在胎儿心脏成像中的作用，然后讨论胎儿心脏筛查和胎儿超声心动图之间的区别。今年研讨会的其他亮点包括患有主要先天性心脏病的年轻患者的证言、现场和直播观众参与的问答环节、该领域经验丰富的律师的见解和建议、我们一位世界级专家的现场扫描教程，以及下午结束时供参与者扫描实际患者的实践研讨会。
使用...自动进行 3D 胎儿大脑分割
胎儿。1形态学胎儿 MRI 成像研究已用于量化与先天性心脏病（CHD）相关的胎儿大脑发育障碍。2然而，图像分割作为形态学分析的一个重要步骤，非常耗时且容易受到观察者之间/观察者内差异的影响。胎儿 MRI 成像有 3 个主要挑战影响图像质量和可靠的解剖描绘。首先，随着孕龄（GA）的增加，胎儿大脑解剖结构会迅速变化，导致脑组织发生剧烈的形态变化。妊娠中期和晚期皮质成熟（即脑回形成和脑沟形成）会将光滑的胎儿表面变成高度卷曲的结构。其次，伴随髓鞘形成的水分含量变化会导致 MR 成像信号强度和对比度在不同 GA 之间发生很大变化。3、4第三，有时，伪影会破坏胎儿图像。例如，孕妇呼吸和不规则的胎儿运动经常导致运动伪影。羊水和组织之间的电导率差异会导致驻波伪影。此外，孕妇腹部的视场较大，扫描时间有限，导致
胎儿脑部 MRI 图谱和数据集：综述
胎儿大脑发育是一个复杂的过程，涉及不同的生长和组织阶段，这对于大脑回路和神经连接的发育至关重要。胎儿脑图谱和标记数据集是研究产前大脑发育的有前途的工具。它们支持识别非典型大脑模式，为临床状况的潜在早期迹象提供见解。简而言之，通过现代工具进行产前大脑成像和后期处理是一个前沿领域，将极大地促进我们对胎儿发育的理解。在这项工作中，我们首先对特定术语（即“大脑模板”和“大脑图谱”）进行术语澄清，强调与文献中术语使用不一致相关的潜在误导性解释。我们讨论了胎儿大脑个体发育的主要结构和神经发育里程碑。我们的主要贡献是对 18 个产前大脑图谱和 3 个数据集进行系统回顾。我们还顺便关注产前神经影像学的临床、研究和伦理影响。
胎儿 MRI：您需要了解的内容
机器正在运转。如果您感觉不舒服或需要移动以调整机器内的身体，可以按下按钮（在您手上）告知医生。 6. MRI 后 拍完照片后，您可以回家或去参加下一次预约。我们接受过胎儿 MRI 培训的专业医生团队会查看照片。他们会与转诊医生讨论他们看到的情况。转诊医生会告诉您看到了什么以及后续步骤。总结 胎儿 MRI 是医生观察妈妈肚子里婴儿的一种方式。它很安全，并有助于确保宝宝健康。如果妈妈有疑问，应该随时咨询医生。请记住，我们的医生和工作人员会随时为您提供帮助，确保妈妈和宝宝都健康快乐！
宫内胎儿治疗：过去，当前和未来
背景：随着许多新型的宫内诊断技术对生命危险状况的发展，孕产妇医学（MFM）医生为扩大治疗界限的努力永远不应受到影响。在宫内胎儿治疗（IUFT）的快速增长和革命成就中，这一事实可以注意到。目的：本研究旨在收集有关宫内胎儿治疗（IUFT）的当前可用数据，作为一个新的快速前进的医学领域，从一般性的角度来看，而不是深入研究其复杂的信息。方法：这是一篇在沙特阿拉伯吉达的Batterjee医学院撰写的全面文献评论文章。通过使用关键字（如下所述），对七个不同的医学数据库（AMED杀人和综合医学数据库，生物科学家的知识网络预览，Cochrane图书馆，Embase和Medline of Knowledge，ovidsp和PubMed）进行了跨搜索。结果：IUFT包括宫内药物治疗，微创胎儿干预和开放式胎儿手术。随后将这些干预措施分为不同的猫。IUFT的未来方面集中于宫内干细胞转移和宫内基因治疗等。结论：先天性胎儿异常的诊断前诊断需要早期的宫内干预来解决当前问题并避免进一步的并发症。应始终考虑道德标准和家庭咨询，并应采用风险效益量表。进一步探索这个快速前进的领域至关重要，并且推荐了广泛的临床试验和研究。
量化妊娠糖尿病的胎儿心脏健康
方法：检查了180名患有正常心脏结构的胎儿，妊娠24至40周。使用胎儿总部的斑点跟踪技术捕获并分析了标准四腔斜率视图中的2 - 3 S Cine环。评估了各种超声心动图参数，包括四腔视图（4CV），全球球形指数（GSI），全球纵向应变（GLS），24段段球形指数（SI），心室分数区域变化（FAC），CARDIAC输出（CO）和Stroke量（CO），CO）和Stroke量（SV）。在两个妊娠期内GDM组和对照组之间比较了这些参数：24 +0至28 +0周和28 +1至40 +1周。使用独立样本t检验和Mann -Whitney U检验进行统计分析，以识别显着差异。
胎儿心脏钙化：原因，诊断和影响
胎儿心脏钙化是一种疾病，涉及怀孕期间胎儿发育中心的钙沉积物异常积累。这种情况可能对胎儿和母亲都有重大影响。让我们深入讨论胎儿心脏钙化，包括其原因，诊断和影响。胎儿心脏钙化的确切原因并不总是明确的，但是几个因素可能有助于其发展[7]。这些因素包括：某些胎儿心脏钙化病例可能具有遗传基础，其中某些遗传突变或变异会增加胎儿心脏中钙沉积的可能性。孕妇健康问题，例如糖尿病，高血压和自身免疫性疾病，可能会影响胎儿心血管系统，并可能导致钙化。怀孕期间的某些感染，例如巨细胞病毒（CMV）或弓形虫病，可能导致炎症和组织损伤导致胎儿心脏钙化。在怀孕期间暴露于某些毒素或环境污染物可能会导致胎儿心脏钙化的发展[8]。诊断胎儿心脏钙化通常涉及产前筛查，超声检查和医学成像的组合。一些诊断步骤可能包括：在常规产前超声检查过程中可以检测到胎儿心脏钙化。这些钙化显示为超声图像上的亮点。胎儿心脏的详细超声成像（称为超声心动图）可以提供有关钙化程度和位置的更精确信息。在某些情况下，可以通过羊水进行羊水分析，以评估钙沉积物的存在并确定其潜力
胎儿脑MRI中的自动心室肿大检测
摘要：在这项研究中，我们使用深度学习模型（DL）开发了一种自动化的工作流，以测量胎儿脑MRI线性线性的侧心室，随后将其分类为正常或心室肿瘤，将其定义为thalamus and perlex perlex perlex peles anf the Teplect and dice。为实现这一目标，我们首先使用公共数据集（FETA 2022）训练了基于UNET的深度学习模型，将胎儿的大脑分为七个不同的组织类别（FETA 2022）。然后，开发了自动工作流，用于在丘脑和脉络膜丛的水平上进行侧心测量。测试数据集包括22例正常和异常T2加权的胎儿脑MRI。将通过我们的AI模型进行的测量与一般放射科医生和神经放射科医生进行的手动测量进行了比较。AI模型将95％的胎儿脑MRI病例正确分类为正常或心室肿瘤。它可以在95％的病例中测量横向心室直径，而误差小于1.7 mm。在AI与普通放射学家中，测量值之间的平均差异为0.90 mm，AI与神经放射学家中的平均差异为0.82 mm，这与两位放射科医生之间的差异相当，为0.51 mm。此外，AI模型还使研究人员能够创建3D重建的图像，该图像比2D图像更好地表示实际解剖结构。执行手动测量时，它也可以仅以一个切割而不是两个。相比之下，普通放射学家与神经放射学家之间的差异在统计学上是显着的（p = 0.0043）。一般放射科医生与算法之间的测量差异（p = 0.9827），神经放射科医生和算法之间的测量差异（p = 0.2378）在统计学上并不重要。据我们所知，这是第一项研究，该研究使用基于人工智能方法的3D模型对心室肿瘤进行2D线性测量。本文提出了一种基于多个放射学标准设计AI模型的分步方法。总体而言，这项研究表明，AI可以自动计算胎儿脑MRIS中的侧心，并将其准确地分类为异常或正常。