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胎儿面部实时三维显像采图经验分析 被引量：1
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作者 何彩云 伍美颜 +2 位作者 卓琼香 陈宁菊 陈思铭 《中国妇幼保健》 CAS 北大核心 2013年第35期5858-5860,共3页
目的：分析胎儿实时三维显像过程中扫查时间、技巧、手法等对胎儿面部图像采集的影响。方法：采集2013年1～8月420例产科实时三维超声检查的结果，对其面部图像采集情况进行系统分析。结果：产科实时三维超声，胎儿面部图像采集的优劣... 目的：分析胎儿实时三维显像过程中扫查时间、技巧、手法等对胎儿面部图像采集的影响。方法：采集2013年1～8月420例产科实时三维超声检查的结果，对其面部图像采集情况进行系统分析。结果：产科实时三维超声，胎儿面部图像采集的优劣与检查时机、孕妇体位改变、操作者的手法技巧等有密切的关系。结论：运用实时三维超声诊断技术在观察胎儿面部图像时，图像采集存在一定的技巧和方法，与经验积累密切相关，懂得这些技巧和方法，运用该技术行产科检查将会用最短的检查时间取得最理想的目的图像。 展开更多
关键词 实时三维超声 胎儿面部图像 技巧
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基于深度学习的胎儿颜面部超声标准切面自动识别 被引量：16
2
作者 余镇 吴凌云 +4 位作者 倪东 陈思平 李胜利 汪天富 雷柏英 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期267-275,共9页
在常规胎儿超声诊断过程中,精确识别出胎儿颜面部超声标准切面(FFSP)至关重要。传统方法是由医生进行主观评估,这种人工评判的方式不仅耗费时间精力,而且严重依赖操作者经验,所以结果往往不可靠。因此,临床超声诊断亟需一种FFSP自动识... 在常规胎儿超声诊断过程中,精确识别出胎儿颜面部超声标准切面(FFSP)至关重要。传统方法是由医生进行主观评估,这种人工评判的方式不仅耗费时间精力,而且严重依赖操作者经验,所以结果往往不可靠。因此,临床超声诊断亟需一种FFSP自动识别方法。提出使用深度卷积网络识别FFSP,同时还分析不同深度的网络对于FFSP的识别性能。对于这些网络模型,采用不同的训练方式:随机初始化网络参数和基于Image Net预训练基础网络的迁移学习。在研究中,数据采集的是孕周20~36周胎儿颜面部超声图像。训练集包括1 037张标准切面图像(轴状切面375张,冠状切面257张,矢状切面405张)以及3 812张非标准切面图像,共计4 849张;测试集包括792张标准切面图像和1 626张非标准切面图像,共计2 418张。最后测试集实验结果显示,迁移学习的方法使得网络识别结果增加9.29%,同时当网络结构由8层增加至16层时,分类结果提升3.17%,深度网络对于FFSP分类最高正确率为94.5%,相比之前研究方法的最好结果提升3.66%,表明深度卷积网络能够有效地检测出FFSP,为临床自动FFSP检测方法打下研究基础。 展开更多
关键词 胎儿颜面部标准切面识别 超声图像 深度卷积网络 迁移学习
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