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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