MRT-Bilder ungeborener Kinder noch präziser
MIT-Wissenschaftler nutzen Künstliche Intelligenz zur Erzeugung einer Art Skulptur des Fötus
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Mit MRT und KI erzeugte Bilder eines ungeborenen Kindes (Bild: Alex Shipps/Yingcheng Liu, mit.edu) |
Boston/Cambridge (pte022/16.09.2025/12:30)
Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben ein neues Bildgebungsverfahren für ungeborene Föten entwickelt. Dieses zeigt selbst kleinste Fehlbildungen im Frühstadium. In Zusammenarbeit mit Experten des Boston Children's Hospital und der Harvard Medical School kommt Künstliche Intelligenz zum Einsatz, um aus dem Bild mit verwirrend vielen Informationen quasi eine Skulptur des Fötus zu erzeugen.
Verfeinerung des Rohbildes
Ausgangsinformation ist ein Bild, das ein Magnetresonanztomograf (MRT) aufzeichnet. Damit werden nicht nur die Umrisse des ungeborenen Kindes gezeigt, sondern auch seine Knochen und inneren Organe. Das ist sinnvoll bei der Diagnose von Krankheiten, lenkt aber von der äußeren Hülle des Fötus ab, die für die Beurteilung der Gesundheit eines ungeborenen Kindes entscheidend ist.
Die Wissenschaftler haben das Bild aus "SMPL" adaptiert. Das ist ein 3D-Modell, das in der Computergrafik entwickelt wurde, um Körperformen und -haltungen von Erwachsenen nachzubilden. Die Experten haben ihr "Fetal SMPL" genanntes Modell anhand von 20.000 MRT-Bildern trainiert, um skulpturähnliche 3D-Darstellungen zu erzeugen. Auf diesen Skulpturen sind Details von 3,1 Millimetern deutlich zu erkennen.
Klinische Tests erfolgreich
"Es ist schwierig, Form und Haltung eines Fötus anhand der üblichen Ultraschallbilder präzise einzuschätzen, da er in den engen Raum der Gebärmutter gezwängt ist. Mit unserer Technik werden der Körper des Fötus und seine Bewegungen realistisch dargestellt", unterstreicht MIT-Doktorand Yingcheng Liu.
Die Forscher haben gerade damit begonnen, ihr System in der Praxis anzuwenden. In ersten klinischen Tests lieferte es exakte Ergebnisse. Das Team weist allerdings darauf hin, dass es seine Ergebnisse auf größere Populationen, unterschiedliche Schwangerschaftsalter und eine Vielzahl von Krankheitsfällen anwenden muss, um die Fähigkeiten des Systems besser zu verstehen.
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