《醫(yī)學(xué)圖像分析》刊發(fā)暨南大學(xué)團(tuán)隊(duì)成果：AI+產(chǎn)時(shí)超聲助力降低分娩相關(guān)母嬰風(fēng)險(xiǎn)
「AI+」產(chǎn)時(shí)超聲帶您體驗(yàn)“看得見(jiàn)”的安心分娩 暨南大學(xué)融媒體中心訊 我國(guó)是人口大國(guó)，有約8.8億婦女和兒童，城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡，隨著人口結(jié)構(gòu)、生活方式和疾病譜的變化，婦幼健康需求日益多元化、差異化，構(gòu)建與中國(guó)式現(xiàn)代化要求相適應(yīng)的高質(zhì)量婦幼健康服務(wù)體系，迫切需要?jiǎng)?chuàng)新思路、創(chuàng)新模式、創(chuàng)新技術(shù)。近日，在科技部國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“分娩監(jiān)護(hù)儀關(guān)鍵技術(shù)及其產(chǎn)業(yè)化研發(fā)”等項(xiàng)目資助下，暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院聯(lián)合暨南大學(xué)第一附屬醫(yī)院（華僑醫(yī)院）、廣州市婦女兒童醫(yī)療中心、中山大學(xué)第三附屬醫(yī)院等多所知名高校與醫(yī)療機(jī)構(gòu)，嚴(yán)格遵循《醫(yī)療保健領(lǐng)域可信和可部署的人工智能?chē)?guó)際共識(shí)指南—FUTURE-AI》（發(fā)表于2025《BMJ》），首次提出面向臨床應(yīng)用的產(chǎn)時(shí)超聲視頻多任務(wù)自動(dòng)測(cè)量框架，相關(guān)成果發(fā)表于新一期《醫(yī)學(xué)圖像分析》雜志。該技術(shù)為產(chǎn)程進(jìn)展的客觀(guān)、精準(zhǔn)、可視化評(píng)估提供了全新AI解決方案，將有效助力降低分娩相關(guān)母嬰風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)生育友好型社會(huì)建設(shè)，為我國(guó)婦幼健康事業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入科技動(dòng)能。
全球每年約有28.7萬(wàn)例孕產(chǎn)婦死亡、240萬(wàn)例新生兒死亡和190萬(wàn)例死產(chǎn)，其中45%發(fā)生在分娩階段，中低收入國(guó)家受影響尤為嚴(yán)重。產(chǎn)時(shí)超聲生物測(cè)量是監(jiān)測(cè)分娩進(jìn)展的關(guān)鍵手段，其核心指標(biāo)（進(jìn)展度和進(jìn)展距離）能有效預(yù)測(cè)分娩結(jié)局、降低不必要剖宮產(chǎn)率。然而，傳統(tǒng)人工評(píng)估方式不僅耗時(shí)費(fèi)力、主觀(guān)性強(qiáng)，還依賴(lài)專(zhuān)業(yè)超聲醫(yī)師的操作，在醫(yī)療資源有限的地區(qū)難以普及。同時(shí)，產(chǎn)時(shí)超聲視頻中存在的圖像偽影、胎體動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)、解剖結(jié)構(gòu)變形等問(wèn)題，也為自動(dòng)化分析帶來(lái)了巨大技術(shù)挑戰(zhàn)。
為攻克上述難題，暨南大學(xué)陸堯勝教授、白杰云副教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合牛津大學(xué)、曼徹斯特大學(xué)、悉尼大學(xué)、巴塞羅那大學(xué)、奧克蘭大學(xué)、凱斯西儲(chǔ)大學(xué)等全球數(shù)十家機(jī)構(gòu)，依托國(guó)際醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算和計(jì)算機(jī)輔助干預(yù)協(xié)會(huì)（MICCAI）的產(chǎn)時(shí)超聲（IUGC）挑戰(zhàn)賽，開(kāi)展了基于產(chǎn)時(shí)超聲視頻的分娩進(jìn)展評(píng)估深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)性研究。研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了目前全球規(guī)模最大的多中心產(chǎn)時(shí)超聲視頻數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集涵蓋來(lái)自3家醫(yī)院的774段視頻，嚴(yán)格遵循國(guó)際婦產(chǎn)超聲學(xué)會(huì)（ISUOG）采集規(guī)范，并設(shè)置了明確的納入與排除標(biāo)準(zhǔn)，保證了數(shù)據(jù)的臨床代表性和可靠性。
基于該數(shù)據(jù)集，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了融合標(biāo)準(zhǔn)平面分類(lèi)、胎頭-恥骨聯(lián)合分割、生物參數(shù)測(cè)量的多任務(wù)自動(dòng)測(cè)量框架，實(shí)現(xiàn)了從超聲視頻中端到端提取分娩進(jìn)展關(guān)鍵指標(biāo)。該框架突破了傳統(tǒng)單張超聲圖像分析的局限，充分挖掘視頻的時(shí)空特征，利用多維度時(shí)空互補(bǔ)信息，顯著提升了分娩進(jìn)展評(píng)估的準(zhǔn)確性和魯棒性。
該研究為解決資源匱乏地區(qū)超聲專(zhuān)業(yè)人員短缺、分娩進(jìn)展評(píng)估效率低下等臨床痛點(diǎn)提供了全新的深度學(xué)習(xí)解決方案，推動(dòng)智能?chē)a(chǎn)保健技術(shù)向更貼近臨床的視頻分析方向邁進(jìn)。
相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1016/j.media.2026.104043
責(zé)編：常凱麗
暨南大學(xué)融媒體中心訊 我國(guó)是人口大國(guó)，有約8.8億婦女和兒童，城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡，隨著人口結(jié)構(gòu)、生活方式和疾病譜的變化，婦幼健康需求日益多元化、差異化，構(gòu)建與中國(guó)式現(xiàn)代化要求相適應(yīng)的高質(zhì)量婦幼健康服務(wù)體系，迫切需要?jiǎng)?chuàng)新思路、創(chuàng)新模式、創(chuàng)新技術(shù)。近日，在科技部國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“分娩監(jiān)護(hù)儀關(guān)鍵技術(shù)及其產(chǎn)業(yè)化研發(fā)”等項(xiàng)目資助下，暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院聯(lián)合暨南大學(xué)第一附屬醫(yī)院（華僑醫(yī)院）、廣州市婦女兒童醫(yī)療中心、中山大學(xué)第三附屬醫(yī)院等多所知名高校與醫(yī)療機(jī)構(gòu)，嚴(yán)格遵循《醫(yī)療保健領(lǐng)域可信和可部署的人工智能?chē)?guó)際共識(shí)指南—FUTURE-AI》（發(fā)表于2025《BMJ》），首次提出面向臨床應(yīng)用的產(chǎn)時(shí)超聲視頻多任務(wù)自動(dòng)測(cè)量框架，相關(guān)成果發(fā)表于新一期《醫(yī)學(xué)圖像分析》雜志。該技術(shù)為產(chǎn)程進(jìn)展的客觀(guān)、精準(zhǔn)、可視化評(píng)估提供了全新AI解決方案，將有效助力降低分娩相關(guān)母嬰風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)生育友好型社會(huì)建設(shè)，為我國(guó)婦幼健康事業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入科技動(dòng)能。
全球每年約有28.7萬(wàn)例孕產(chǎn)婦死亡、240萬(wàn)例新生兒死亡和190萬(wàn)例死產(chǎn)，其中45%發(fā)生在分娩階段，中低收入國(guó)家受影響尤為嚴(yán)重。產(chǎn)時(shí)超聲生物測(cè)量是監(jiān)測(cè)分娩進(jìn)展的關(guān)鍵手段，其核心指標(biāo)（進(jìn)展度和進(jìn)展距離）能有效預(yù)測(cè)分娩結(jié)局、降低不必要剖宮產(chǎn)率。然而，傳統(tǒng)人工評(píng)估方式不僅耗時(shí)費(fèi)力、主觀(guān)性強(qiáng)，還依賴(lài)專(zhuān)業(yè)超聲醫(yī)師的操作，在醫(yī)療資源有限的地區(qū)難以普及。同時(shí)，產(chǎn)時(shí)超聲視頻中存在的圖像偽影、胎體動(dòng)態(tài)運(yùn)動(dòng)、解剖結(jié)構(gòu)變形等問(wèn)題，也為自動(dòng)化分析帶來(lái)了巨大技術(shù)挑戰(zhàn)。
為攻克上述難題，暨南大學(xué)陸堯勝教授、白杰云副教授團(tuán)隊(duì)聯(lián)合牛津大學(xué)、曼徹斯特大學(xué)、悉尼大學(xué)、巴塞羅那大學(xué)、奧克蘭大學(xué)、凱斯西儲(chǔ)大學(xué)等全球數(shù)十家機(jī)構(gòu)，依托國(guó)際醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算和計(jì)算機(jī)輔助干預(yù)協(xié)會(huì)（MICCAI）的產(chǎn)時(shí)超聲（IUGC）挑戰(zhàn)賽，開(kāi)展了基于產(chǎn)時(shí)超聲視頻的分娩進(jìn)展評(píng)估深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)性研究。研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了目前全球規(guī)模最大的多中心產(chǎn)時(shí)超聲視頻數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集涵蓋來(lái)自3家醫(yī)院的774段視頻，嚴(yán)格遵循國(guó)際婦產(chǎn)超聲學(xué)會(huì)（ISUOG）采集規(guī)范，并設(shè)置了明確的納入與排除標(biāo)準(zhǔn)，保證了數(shù)據(jù)的臨床代表性和可靠性。
基于該數(shù)據(jù)集，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了融合標(biāo)準(zhǔn)平面分類(lèi)、胎頭-恥骨聯(lián)合分割、生物參數(shù)測(cè)量的多任務(wù)自動(dòng)測(cè)量框架，實(shí)現(xiàn)了從超聲視頻中端到端提取分娩進(jìn)展關(guān)鍵指標(biāo)。該框架突破了傳統(tǒng)單張超聲圖像分析的局限，充分挖掘視頻的時(shí)空特征，利用多維度時(shí)空互補(bǔ)信息，顯著提升了分娩進(jìn)展評(píng)估的準(zhǔn)確性和魯棒性。
該研究為解決資源匱乏地區(qū)超聲專(zhuān)業(yè)人員短缺、分娩進(jìn)展評(píng)估效率低下等臨床痛點(diǎn)提供了全新的深度學(xué)習(xí)解決方案，推動(dòng)智能?chē)a(chǎn)保健技術(shù)向更貼近臨床的視頻分析方向邁進(jìn)。
相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1016/j.media.2026.104043
責(zé)編：常凱麗