Ein neuartiges maschinelles Lernverfahren namens „Fetal SMPL“ entwickelt von Forschern des MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), Boston Children’s Hospital (BCH) und Harvard Medical School bietet Ärzten erstmals eine präzise, dreidimensionale Analyse der fetalen Entwicklung. Traditionelle Ultraschalluntersuchungen liefern meist zweidimensionale Bilder, während MRTs detailliertere 3D-Darstellungen ermöglichen – doch diese sind für Kliniker schwer zu interpretieren, da das menschliche Auge nicht an die Verarbeitung volumetrischer Daten gewöhnt ist. Fetal SMPL löst dieses Problem, indem es auf der bereits bestehenden SMPL-Technologie (Skinned Multi-Person Linear model) aufbaut, die ursprünglich für die Darstellung erwachsener Körper und Bewegungen in der Computergrafik entwickelt wurde. Anstatt nur die äußere Form zu modellieren, integriert Fetal SMPL eine kinematische Struktur mit 23 beweglichen Gelenken, die die Beweglichkeit und Körperhaltung des Feten realistisch nachbildet. Das Modell wurde an 20.000 echten MRT-Aufnahmen trainiert und kann nun die Lage, Größe und Haltung eines Feten in bisher unerreichter Genauigkeit vorhersagen. Bei Tests zeigte es eine durchschnittliche Abweichung von nur 3,1 Millimetern – weniger als ein Reiskorn – und passte sich selbst an unerfahrene Scans an, als würde es eine fremde Fußspur blind passgenau nachahmen. Dadurch ermöglicht es Ärzten präzise Messungen von Kopfumfang, Bauchumfang oder anderen Entwicklungskriterien und vergleicht diese mit Normwerten für das jeweilige Gestationsalter. In frühen klinischen Tests konnte das System bereits zuverlässige Ergebnisse erzielen. Die Forscher um MIT-Doktorandin Yingcheng Liu betonen, dass die Herausforderung in der engen Umgebung der Gebärmutter liegt, in der sich der Fetus ständig bewegt und unterschiedliche Formen annimmt. Fetal SMPL überwindet dies durch einen iterativen Prozess, der Form und Pose abwechselnd optimiert, bis eine konsistente und realistische Darstellung entsteht. Aktuell berücksichtigt das Modell nur die knöcherne Struktur unter der Haut, da es auf der Skelettarchitektur basiert. Zukünftig sollen jedoch auch innere Organe wie Leber, Lunge und Muskulatur modelliert werden, um die Entwicklung der inneren Organe zu überwachen. Experten begrüßen die Innovation als Meilenstein. Kiho Im von Harvard Medical School und BCH sieht darin eine signifikante Verbesserung der diagnostischen Möglichkeiten von Feten-MRTs und betont, dass die Verbindung von Körperbewegung und Gehirnentwicklung zukünftig besser erforscht werden kann. Sergi Pujades von der Universität Grenoble Alpes hebt hervor, dass die neue Methode erstmals eine parametrische Modellierung des menschlichen Körpers im frühesten Lebensstadium ermöglicht und die Entwicklung von Form und Bewegung über das gesamte Leben hinweg verfolgen könnte – ein entscheidender Schritt für die Erforschung von Entwicklungsstörungen und metabolischen Erkrankungen. Fetal SMPL ist damit nicht nur ein Fortschritt in der pränatalen Diagnostik, sondern ein Schlüsselwerkzeug für die langfristige Erforschung der menschlichen Entwicklung.