【摘 要】
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MRI具有多参数、多序列，较高空间及组织分辨率等优势，已逐渐成为重要的产前影像学检查方法之一，可用于评估孕中晚期胎儿大脑发育；但受胎动等不可控因素影响，胎儿MR图像质量难以令人满意。卷积神经网络（CNN）是目前最常用于医学领域图像分割的深度学习算法，能够提升图像分辨率，已成功用于成人各系统，在胎儿领域尚处于起步阶段。本文就基于CNN探索孕中晚期胎儿大脑发育模式进展进行综述。
【基金项目】
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贵州省科技支撑计划（黔科合支撑[2019]2810号）； 2019年度国家自然科学基金后补助资金（[2019]GPPH-NSFC-D-2019-27）；
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MRI具有多参数、多序列，较高空间及组织分辨率等优势，已逐渐成为重要的产前影像学检查方法之一，可用于评估孕中晚期胎儿大脑发育；但受胎动等不可控因素影响，胎儿MR图像质量难以令人满意。卷积神经网络（CNN）是目前最常用于医学领域图像分割的深度学习算法，能够提升图像分辨率，已成功用于成人各系统，在胎儿领域尚处于起步阶段。本文就基于CNN探索孕中晚期胎儿大脑发育模式进展进行综述。
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