唐氏綜合征，也稱(chēng)為 21 三體綜合征，是最常見(jiàn)的染色體異常，可導(dǎo)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(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所(CASIA)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種智能預(yù)測(cè)模型，可以利用超聲成像實(shí)現(xiàn)對(duì)唐氏綜合癥的無(wú)創(chuàng)篩查。
該作品于 6 月 21 日發(fā)表在JAMA Network Open上。
幾十年來(lái)，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(jiàn)的超聲指標(biāo)，在實(shí)際超聲檢查中，檢測(cè)準(zhǔn)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(cè)唐氏綜合癥。
在這項(xiàng)研究中，研究人員開(kāi)發(fā)了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN) 來(lái)構(gòu)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)(DL) 模型，該模型可以從超聲圖像中學(xué)習(xí)代表性特征，以識(shí)別患有唐氏綜合癥的胎兒。
CNN 是一種深度學(xué)習(xí)算法，它可以獲取輸入圖像，將重要性(即，可學(xué)習(xí)的權(quán)重和偏差)分配給圖像中的各個(gè)方面/對(duì)象，并將一個(gè)與另一個(gè)區(qū)分開(kāi)來(lái)。一個(gè) CNN 可以有數(shù)十或數(shù)百個(gè)隱藏層。第一層學(xué)習(xí)如何檢測(cè)邊緣，最后一層學(xué)習(xí)如何檢測(cè)更復(fù)雜的形狀。這項(xiàng)研究涉及 11 個(gè)隱藏層。
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