审稿意见

一、稿件概述

本文题为《胎儿小脑蚓部参数评估：基于机器学习的三维超声数据分析》，由侯慧垚等人撰写，旨在探讨将机器学习应用于胎儿小脑蚓部参数评估的可行性与有效性，通过二维和三维超声数据的对比分析，验证机器学习模型在预测胎儿小脑蚓部三维参数方面的准确性和可靠性。文章结合了超声医学与机器学习的交叉领域，具有较高的学术价值和应用前景。

二、优点评价

选题新颖，具有创新性：文章首次将机器学习应用于胎儿小脑蚓部参数评估，探索了二维超声数据与三维超声数据之间的关系，填补了该领域的研究空白，具有较高的创新性。
方法科学，数据详实：文章采用了科学的研究方法，对625例胎儿小脑蚓部进行了超声成像，并随机选取了100例进行机器学习模型训练，数据详实可靠，为后续分析提供了坚实基础。
分析深入，结论明确：文章对二维和三维超声测量结果进行了对比分析，并通过机器学习模型预测了胎儿小脑蚓部的三维参数，结论明确，验证了机器学习模型在预测胎儿小脑蚓部参数方面的准确性和可靠性。
临床意义显著：文章的研究结果对于提高产前超声诊断的准确性和效率具有重要意义，有助于早期发现胎儿小脑发育异常，为临床决策提供支持。
三、不足之处及修改建议

文献综述需加强：文章在引言部分对研究背景和意义进行了阐述，但文献综述部分相对薄弱，建议补充更多国内外相关研究文献，明确本研究在领域内的位置和意义。
研究方法的细节描述不足：文章在研究方法的描述上较为笼统，建议补充更多关于机器学习模型训练的具体细节，如算法选择、参数设置、模型评估指标等，以增强研究的可重复性。
图表使用不够充分：虽然文章提供了一些图表，但整体上图表使用不够充分，建议增加更多图表来直观展示研究结果，如二维与三维超声测量结果的对比图、机器学习模型的预测结果与实际测量值的对比图等。
讨论部分可深化：文章在讨论部分对研究结果进行了一定程度的解释和分析，但建议进一步深化讨论，结合临床实际和文献报道，探讨机器学习模型在产前超声诊断中的潜在应用价值和局限性。
语言表达需规范：文章部分表述存在不够规范或口语化的问题，建议对全文进行仔细校对和修改，确保语言表达的准确性和学术性。
四、总体评价

本文选题新颖、方法科学、数据详实、结论明确，具有较高的学术价值和应用前景。然而，在文献综述、研究方法细节描述、图表使用、讨论深化以及语言表达等方面仍有待改进。建议作者根据以上审稿意见进行认真修改和完善，以提升文章的整体质量和学术水平。

审稿结论

本文在充分修改和完善后，具备在《中国超声医学杂志》上发表的潜力。请作者根据审稿意见进行认真修改，并在规定时间内提交修改稿。特别是要加强文献综述部分、补充研究方法的细节描述、增加图表展示、深化讨论部分，并规范语言表达，以提升文章的学术水平和可读性。