综述：人工智能在胎儿脑成像中的应用：生物测量和结构分析的进展、挑战及多模态方法

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在胎儿超声（US）和磁共振成像（MRI）中的革新性应用，重点探讨了多模态整合（如US-MRI互补）对提升产前诊断精度的潜力，同时指出数据稀缺性、算法可解释性及伦理问题等关键挑战，为未来AI驱动胎儿影像学发展提供了路线图。

　　

人工智能在胎儿脑成像中的革命性进展

引言
胎儿健康监测对预防宫内生长受限（IUGR）等并发症至关重要，约30%新生儿受其影响。超声（US）凭借实时性和安全性成为金标准，而磁共振成像（MRI）则以卓越的软组织对比度补充神经解剖细节。两者局限性催生了人工智能（AI）的介入，尤其是深度学习（DL）框架在自动化分析中的突破。

AI算法与评估体系
注意力机制和卷积神经网络（CNN）显著提升了胎儿脑结构分割精度，如U-Net在MRI中实现全自动脑提取，而Transformer架构优化了US标准平面识别。评估指标如Dice系数（>0.9）和平均对称表面距离（ASSD<1mm）验证了算法可靠性，但跨中心泛化能力仍是瓶颈。

超声应用的AI突破
三维超声（3D US）结合DL实现了胎儿脑沟回的毫米级分割，克服了传统二维（2D）操作者依赖性。例如，ResNet-50模型在轴向平面检测中准确率达98%，而Faster R-CNN可实时标注侧脑室径线，误差<5%。然而，母体腹壁厚度变异和胎动伪影仍需动态补偿算法解决。

MRI的精准量化革新
胎儿MRI的DL管道分三阶段：脑提取（如HD-BET工具）、结构分割（海马体体积误差<3%）、多组织注释（灰质/白质分界）。扩散张量成像（DTI）结合图神经网络（GNN）可预测IUGR患儿的神经发育滞后，但运动伪影校正仍需改进。

多模态融合的协同效应
2020年Van der Knoop研究证实，US-MRI联合诊断使脑异常检出率提升27%。最新跨模态生成对抗网络（GAN）可将US图像“翻译”为伪MRI，弥补单一模态局限。例如，CycleGAN生成的T₂加权像能还原US缺失的胼胝体细节。

挑战与未来方向
数据壁垒突出——公共数据集平均仅500例且病理样本不足10%。联邦学习（FL）和合成数据（如SimGAN）有望缓解样本偏差。伦理争议聚焦匿名化与AI决策透明度，《柳叶刀》建议建立“人类-AI双盲审核”流程。计算效率上，轻量化模型MobileNetV3将推理时间压缩至0.2秒/帧，更适合床边应用。

结论
AI正重塑胎儿影像学范式：从单模态自动化迈向多模态智能融合。下一代系统需嵌入实时诊断模块（如Edge AI芯片）并建立跨学科协作框架，最终实现从像素到预后的全链条精准管理。