MIT, 보스턴어린이병원, 프랑스 국립정보자동화연구소 공동 연구진은 태아 뇌 MRI 촬영 중 움직임을 추적하는 딥러닝 모델 E(3)-Pose를 발표했다. 태아 MRI는 여러 장의 2차원 영상을 모아 3차원으로 재구성하는데, 검사 중 머리 위치가 바뀌면 방향이 어긋나거나 일부 영역이 비어 영상 품질이 떨어질 수 있다. 이런 문제는 뇌의 세부 구조를 보기 어렵게 만들고, 발달 이상 판독의 정확도에도 영향을 준다.
이 모델은 태아 머리의 좌우 대칭성과 회전 같은 물리적 성질을 신경망 구조에 직접 넣어 6자유도 자세를 추정한다. 또 2차원 진단용 MRI 사이에 고속 탐색 영상을 활용해 머리 방향을 파악하고, 그 결과에 맞춰 촬영 단면을 실시간으로 조정하도록 설계됐다. 연구진은 이 접근이 태아가 움직이는 상황에서도 더 일관된 3차원 뇌 영상을 확보하고, 누락 영역과 재촬영, 진단 오류를 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 설명했다.