计算机科学与探索

作者：刘梦宇, 罗琴, 姚雄, 王健华, 陈健

单位：福建理工大学 电子电气与物理学院，福州 350118

关键词：胎儿脑,核磁共振图像,图像处理,深度学习

基金：福建省自然科学基金（2022J01952，2023J01953）；2024年教育部产学合作协同育人项目（XY202401007）。

胎儿脑核磁共振成像技术因其无创、无辐射和高软组织对比度，已成为评估胎儿大脑发育和诊断先天性脑异常的重要工具。高质量的胎儿脑核磁共振图像在临床诊疗和胎儿脑发育等科学研究方面发挥着重要作用。图像处理技术可提升胎儿脑核磁共振图像质量，满足诊断与研究需求，故其在胎儿脑核磁共振图像领域的研究具有重要意义。对胎儿脑结构及其核磁共振图像数据集进行简要介绍，并对图像质量评价、图像配准、图像去噪、图像偏差场校正、图像去伪影及超分辨率重建六个方面的技术进行阐述。阐述了图像处理技术应用于胎儿脑核磁共振图像的重要性；介绍了胎儿脑结构及其核磁共振图像数据集；分别就六个方面的图像处理技术进行详细介绍，系统地阐述了不同技术的国内外研究现状，对不同方法的性能进行比较与分析，并对已取得的成果与面临的挑战进行了小结；从技术、临床应用等角度探讨了胎儿脑核磁共振图像处理领域存在的问题和未来的研究方向。

来源：2025年第11期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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