Vi föreslår ett automatiserat ramverk för att förutsäga graviditetsålder (GA) och neuroutvecklingsmognad av ett foster baserat på 3D ultraljud (US) hjärnbild utseende. Vår metod utnyttjar åldersrelaterade sonografiska bildmönster i samband med kliniska mätningar för att för första gången utveckla en prediktiv åldersmodell som förbättrar GA-prediction potentialen hos amerikanska bilder. Ramverket drar nytta av en mångfaldig ytrepresentation av fosterhuvudet som avgränsar den inre skallgränsen och fungerar som ett gemensamt koordinatsystem baserat på kranial position. Detta möjliggör snabb och effektiv provtagning av anatomiskt ekvivalenta hjärnregioner för att uppnå liknande-för-liknande strukturell jämförelse av olika utvecklingsstadier. Vi utvecklar skräddarsydda funktioner som fångar neurosonografiska mönster i 3D-bilder, och med hjälp av en regressionsskog klassifierar vi strukturell hjärnutveckling både rumsligt och temporalt för att fånga den naturliga variationen som finns i en frisk population ðN 1⁄4 447 på ett åldersintervall av aktiv hjärnmognad (18-34 veckor). På ett rutinmässigt kliniskt dataset ðN 1⁄4 187 på vår åldersförutsägelse resultat starkt korrelerar med sant GA ðr 1⁄4 0:98; exakt inom AE 6:10 dagar och bekräftar kopplingen mellan mognadsprogression och neurosonografisk aktivitet som kan observeras över dräktigheten. Vår modell överträffar också nuvarande kliniska metoder med ±4.57 dagar under den tredje trimestern-en period som kompliceras av biologiska variationer i fosterpopulationen. Genom val av funktioner identifierade modellen framgångsrikt de mest åldersdiskriminerande anatomierna över detta åldersintervall som Sylvian fissur, cingulat och kallosal sulci.
På samma sätt använde REF en parametrisk 3D-yta som en surrogatrepresentation av skallen som var anpassad till bilden och sedan automatiskt deformerad till den inre skallgränsen.
Learning-based prediction of gestational age from ultrasound images of the fetal brain
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}