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医学影像是产前筛查、诊断、治疗引导和评估的重要工具，能有效避免胎儿脑的发育异常。近年来，磁共振成像在产前诊断中愈加重要，而实现自动、定量、精确地分析胎儿脑磁共振图像依赖于可靠的图像分割。因此，胎儿脑磁共振图像分割具有十分重要的临床意义与研究价值。由于胎儿图像中存在组织器官多、图像质量差及结构变化快等问题，胎儿脑磁共振图像的分割面临着巨大的困难与挑战。目前，尚未有文献对该领域的方法进行系统性的总结和分析，尤其是基于深度学习的方法。本文针对胎儿脑磁共振图像分割方法进行综述，首先，对胎儿脑磁共振图像的主要公开图谱/数据集进行详细说明；接着，对脑实质提取、组织分割和病灶分割方法进行全面的分类与分析；最后，对胎儿脑磁共振图像分割面临的挑战及未来的研究方向进行总结与展望。