Wiku Andonotopo et al.,

Kemajuan pesat teknik pemrosesan gambar telah menjadikan "USG cerdas" sebagai tren yang tak terelakkan dalam analisis USG janin. Algoritme pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam telah menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam mengotomatiskan penilaian kualitas dan interpretasi gambar USG janin. Tantangan utama dalam bidang ini adalah deteksi dan segmentasi akurat struktur anatomi penting dalam daerah wajah janin yang kompleks yang ditangkap oleh pencitraan USG empat dimensi (4D). Studi terkini telah mengeksplorasi algoritme pembelajaran mendalam untuk mengatasi tantangan ini. Teknik-teknik ini menunjukkan kemampuan untuk menemukan dan mengidentifikasi struktur anatomi tertentu dalam volume USG janin, yang menyediakan informasi penting untuk pemantauan dan diagnosis prenatal. Para peneliti juga telah menyelidiki strategi pembelajaran multitugas dan pembelajaran transfer untuk lebih meningkatkan kinerja algoritme, mengatasi masalah seperti tingkat konvergensi variabel dan data pelatihan terbatas. Sebagai kesimpulan, keberhasilan penerapan metode berbasis kecerdasan buatan (AI) ini berpotensi tidak hanya untuk membantu para peneliti dalam menilai kualitas pemindaian USG tetapi juga untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas keseluruhan pengukuran prenatal, yang pada akhirnya berkontribusi pada hasil perawatan kesehatan ibu dan janin yang lebih baik.