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Ultrasound imaging based recognition of prenatal anomalies: a systematic clinical engineering review

可解释性 计算机科学 工作流程 人工智能 异常检测 产前诊断 数据科学 机器学习 怀孕 胎儿 数据库 生物 遗传学
作者
N. Sriraam,Babu Chinta,Seshadhri Suresh,Suresh Sudharshan
出处
期刊:Progress in Biomedical Engineering 卷期号:6 (2): 023002-023002 被引量:2
标识
DOI:10.1088/2516-1091/ad3a4b
摘要

Abstract For prenatal screening, ultrasound (US) imaging allows for real-time observation of developing fetal anatomy. Understanding normal and aberrant forms through extensive fetal structural assessment enables for early detection and intervention. However, the reliability of anomaly diagnosis varies depending on operator expertise and device limits. First trimester scans in conjunction with circulating biochemical markers are critical in identifying high-risk pregnancies, but they also pose technical challenges. Recent engineering advancements in automated diagnosis, such as artificial intelligence (AI)-based US image processing and multimodal data fusion, are developing to improve screening efficiency, accuracy, and consistency. Still, creating trust in these data-driven solutions is necessary for integration and acceptability in clinical settings. Transparency can be promoted by explainable AI (XAI) technologies that provide visual interpretations and illustrate the underlying diagnostic decision making process. An explanatory framework based on deep learning is suggested to construct charts depicting anomaly screening results from US video feeds. AI modelling can then be applied to these charts to connect defects with probable deformations. Overall, engineering approaches that increase imaging, automation, and interpretability hold enormous promise for altering traditional workflows and expanding diagnostic capabilities for better prenatal care.
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