开发旨在增强胎儿监测的创新信息学方法是生殖医学研究的新领域。已经对人工智能（AI）技术进行了几项评论，以改善妊娠结局。他们的限制是专注于特定数据，例如怀孕期间母亲的护理。这项系统的调查旨在探讨人工智能（AI）如何通过超声（US）图像帮助胎儿生长监测。我们使用了八个医学和计算机科学书目数据库，包括PubMed，Embase，Psycinfo，ScienceDirect，IEEE Explore，ACM图书馆，Google Scholar和Web of Science。我们检索了2010年至2021年之间发表的研究。从研究中提取的数据是使用叙述方法合成的。在1269项检索研究中，我们包括了107项与调查中有关该主题的查询的不同研究。我们发现，与3D和4D超声图像（n = 19）相比，2D超声图像更受欢迎（n = 88）。分类是最常用的方法（n = 42），其次是分割（n = 31），与分割（n = 16）集成的分类和其他其他杂项，例如对象检测，回归和增强学习（n = 18）。妊娠结构域中最常见的区域是胎儿头（n = 43），然后是胎儿（n = 31），胎儿心脏（n = 13），胎儿腹部（n = 10），最后是胎儿的面孔（n = 10）。在最近的研究中，深度学习技术主要使用（n = 81），其次是机器学习（n = 16），人工神经网络（n = 7）和增强学习（n = 2）。 AI技术在预测胎儿疾病和鉴定怀孕期间胎儿解剖结构中起着至关重要的作用。需要进行更多的研究来从医生的角度验证这项技术，例如试点研究和有关AI及其在医院环境中的应用的随机对照试验。
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