双胎双胎输血综合征(TTTS)发生在约10-15%的双胎共享相同胎盘的孕妇中。通常，由于位于胎盘表面的异常血管通讯，该综合征会在妊娠24周之前出现。结果，两个双胞胎之间的血液循环不平衡，从而大大降低了他们的生存机会。

内窥镜激光光凝术是该综合征最有效的治疗方法，它包括关闭位于胎盘表面的异常血管连接，以使两个双胞胎的血液循环完全分开，从而防止与血液流动失衡有关的并发症，例如死亡。心脏超负荷，早产和流产。

通过母亲的子宫壁插入的子宫镜的可操作性和燃烧所有需要密封的血管的能力取决于子宫腔表面上的子宫镜入口点的正确选择。在手术前规划最佳插入点需要对患者的解剖结构有充分的了解，这可以通过磁共振成像使用母亲子宫的虚拟表示来实现。

最近发表在《IEEE Transactions on Medical Imaging期刊》高级在线版上的一项研究提出了第一种通过人工智能和深度学习方法通​​过MRI的三个视图(轴向，矢状和冠状)检测和分割子宫腔的自动方法技术。

由ICREA研究教授，UPF信息与通信技术系(DTIC)的MiguelÁngelGonzálezBallester与该研究的第一作者Jordina Torrents-Barrena，UPF BCN MedTech成员Gemma Piella和Mario Ceresa进行了一项研究单元。IDBCAPS BCNatal-Barcelona母婴和新生儿医学中心(医院诊所和Sant Joan deDéu医院)的胎儿i + D胎儿医学研究中心成员EduardGratacós和Elisenda Eixarch是这项研究的合著者，负责诊所。

Jordina Torrents解释说：“提出的方法使用基于新胶囊范例的神经网络来成功捕获MRI中存在的解剖结构的相互依赖性，特别是对于独特的类实例(解剖结构)，例如宫腔和/或胎盘” -Barrena，该论文的第一作者。

Torrents-Barrena补充说：“所设计的方法基于一种使用胶囊来界定子宫位置的强化学习框架。胶囊的体系结构随后被设计为分割(或细化)整个子宫腔。” 后一个网络对图像中最具区分性和鲁棒性的特征进行编码。

通过13种性能指标对提出的方法进行了评估，并将其与之前已在文献中发表的15种神经网络进行了比较。Torrents-Barrena确认：“我们的人工智能方法已经使用来自71个怀孕的磁共振成像进行了训练”。

该研究的合著者Elisenda Eixarch评论说：“具有三维表示，使我们可以评估不同的切入点，并选择能以最小的运动提供所有胎盘血管最佳可见性的切入点。” 她补充说：“毫无疑问，这项技术的应用将使我们朝着更安全，更精确的手术发展。”