人工智能在产前超声领域的应用进展  

Application progress of artificial intelligence in the field of prenatal ultrasound

作　　者：雷婷[1] 谢红宁[1] LEI Ting;XIE Hong-ning

机构地区：[1]中山大学附属第一医院超声科,广东广州510080

出　　处：《广东医学》2022年第9期1102-1105,共4页Guangdong Medical Journal

基　　金：国家自然科学基金资助项目(81801705,82171938)。

摘　　要：人工智能是利用数据和计算机算法实现原本人类才能完成的任务。借助计算机“高效、稳定”的优势,人工智能甚至在某些劳动密集型任务中发挥着超人类的作用。其中,医学影像领域凭借其图像标准化程度高、大数据支撑的天然优势,目前已与人工智能结合为一个新兴的医学研究领域,并迅速成长。产前超声受孕周、胎位和声衰减等影响,所获图像的标准化程度低、图像特征描述困难等,导致机器学习的特征工程准确性低,是医学图像领域中人工智能研发的最难点。近年来,借助深度学习技术发展的优势,产前超声人工智能识别研究逐渐起步,并取得了令人鼓舞的结果,例如在标准切面定位、胎儿生长指标与解剖结构的自动测量、鉴定图像的标准化程度、正常和异常图像的分类识别等方面,人工智能呈现出与产科超声专业人员相媲美的筛查与诊断能力。本文将概述医学影像人工智能的基本概念、人工智能在产前超声领域的研究进展、未来发展趋势和方向,旨在促进产前超声与人工智能领域的跨学科研究,以进一步挖掘人工智能在产前超声领域的发展潜能。

关 键 词：产前超声 人工智能 深度学习 

分 类 号：R714[医药卫生—妇产科学] R331[医药卫生—临床医学]