導讀 唐氏綜合征，也稱為 21 三體綜合征，是最常見的染色體異常，可導致發(fā)育遲緩和智力障礙，可在子宮內(nèi)發(fā)現(xiàn)。許多孕婦試圖確定她們的胎兒是否
唐氏綜合征，也稱為 21 三體綜合征，是最常見的染色體異常，可導致發(fā)育遲緩和智力障礙，可在子宮內(nèi)發(fā)現(xiàn)。許多孕婦試圖確定她們的胎兒是否有這種異常。
現(xiàn)在，中國科學院自動化研究所(CASIA)的研究人員開發(fā)了一種智能預測模型，可以利用超聲成像實現(xiàn)對唐氏綜合癥的無創(chuàng)篩查。
該作品于 6 月 21 日發(fā)表在JAMA Network Open上。
幾十年來，由于該方法的安全性、方便性和低成本，超聲圖像已被廣泛用于篩查胎兒是否患有唐氏綜合癥。然而，使用常見的超聲指標，在實際超聲檢查中，檢測準確率低于80%。
絨毛活檢、羊膜穿刺術(shù)和胎兒臍靜脈穿刺等侵入性方法也常用于檢測唐氏綜合癥。
在這項研究中，研究人員開發(fā)了一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN) 來構(gòu)建一個深度學習(DL) 模型，該模型可以從超聲圖像中學習代表性特征，以識別患有唐氏綜合癥的胎兒。
CNN 是一種深度學習算法，它可以獲取輸入圖像，將重要性(即，可學習的權(quán)重和偏差)分配給圖像中的各個方面/對象，并將一個與另一個區(qū)分開來。一個 CNN 可以有數(shù)十或數(shù)百個隱藏層。第一層學習如何檢測邊緣，最后一層學習如何檢測更復雜的形狀。這項研究涉及 11 個隱藏層。
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