Учёные из Лаборатории компьютерной науки и искусственного интеллекта, детской больницы Бостона и Гарвардской медицинской школы разработали инструмент машинного обучения под названием Fetal SMPL, который даёт врачам более детальную трёхмерную картину здоровья плода.

Статья о новом открытии опубликована на сервере препринтов arXiv.

Этот инструмент обучается на 20 000 объёмах МРТ-сканов, чтобы предсказывать положение и размер плода, формируя «скульптурную» 3D-модель. В основе лежит скелет с 23 сочленёнными суставами («кинематическое дерево»), благодаря которому модель может воспроизводить движения и позы плода, наблюдавшиеся в данных обучения.

Точность впечатляет: среднее отклонение  модели от реальных изображений — около 3,1 миллиметра, что меньше, чем зерно риса. В сравнении с предыдущими моделями, адаптированными из послеродового опыта, Fetal SMPL показал себя лучше при анализе МРТ плодов в сроках гестации примерно с 24-й по 37-ю неделю.

Инструмент уже протестирован в клинике на реальных данных — результаты обещают, но пока исследование проводилось на ограниченной группе.  Также отмечаются ограничения: текущая версия модели анализирует только внешнюю форму и движение плода, поверхностные структуры. Для оценки состояния внутренних органов и тканей нужны дальнейшие усовершенствования.

Учёные надеются, что этот инструмент поможет врачам точнее оценить развитие плода на основе 3D-формы и позы, сравнить показатели с нормами и таким образом улучшить диагностику и наблюдение за здоровьем ребёнка в утробе.