# BioTTA past metingen op foetale MRI aan tussen ziekenhuizen

> Onderzoekers testten een AI-methode op 394 MRI-volumes van foetale hersenen. In hun onderzoek presteerde de methode bij drie soorten verschuivingen in de data even goed als modellen die met gelabelde gegevens waren getraind.

Oossa · 2026-10-20 · https://oossa.com/nl/biotta-adapts-fetal-mri-measurements-across-hospitals

Onderzoekers introduceerden BioTTA, een AI-methode die een vooraf getraind model aanpast aan elke nieuwe, niet-gelabelde MRI-scan van een foetaal brein. In een retrospectief onderzoek testten ze de methode op 394 gereconstrueerde scans van zwangerschappen van 20–39 weken, met 11 metingen die door radiologen waren geannoteerd.

Volgens de auteurs presteerde BioTTA beter dan verschillende vergelijkingsmethoden op datasets met verschillen in MRI-sequentie, centrum en land. De methode presteerde even goed als modellen die waren verfijnd met gelabelde gegevens. De gerapporteerde diagnostische nauwkeurigheid bedroeg 82.1%–95.0%, vergelijkbaar met die van een ervaren radioloog in het onderzoek. Het artikel toont niet aan hoe de methode in de dagelijkse klinische praktijk zou presteren.

## De feiten

- Het onderzoek omvatte 394 MRI-volumes van foetale hersenen en 11 metingen die door radiologen waren geannoteerd.
- De gerapporteerde gemiddelde absolute fout liep uiteen van 1.10 tot 1.46 mm met een convolutionele backbone, en van 1.46 tot 2.25 mm met een transformer-backbone.

## Waarom het ertoe doet

Voor radiologieteams die foetale MRI-scans van verschillende scanners of ziekenhuizen beoordelen, kan BioTTA helpen metingen te standaardiseren zonder dat er labels van de betreffende locatie nodig zijn. De klinische prestaties buiten dit retrospectieve onderzoek zijn echter nog onbekend.

## Bronnen en referenties

1. [Generalizable fetal brain biometry via adaptive artificial intelligence](https://arxiv.org/abs/2610.23966) – arXiv cs.CV, 2026-10-20

Laatst bijgewerkt: 2026-10-20