基于更快速的區域卷積神經網絡的胎兒頭圍超聲圖像質量控制
關鍵詞：胎兒頭圍 超聲圖像質量控制 faster 解剖結構檢測
摘要：胎兒標準丘腦水平橫切面是胎兒雙頂徑與頭圍的測量切面,而雙頂徑和頭圍這兩個測量參數對于預測胎兒體重有重要的作用。臨床上此切面一直由超聲醫生手動獲取,手動獲取的切面質量高度依賴超聲醫生的臨床工作經驗,不但耗時,而且容易得到圖像質量較差的切面。為了解決手動獲取存在的問題,提出一種基于更快速的區域卷積神經網絡(faster R-CNN)的胎兒頭圍超聲圖像質量控制方法,輔助醫生自動、快速和準確地獲得標準丘腦水平橫切面。首先,與超聲專家團隊制定評定協議,通過數據增強的方法,構建胎兒頭圍超聲圖像數據庫;然后,通過faster R-CNN從訓練數據中學習提取有識別性的特征,并利用通過聯合訓練和交替優化,使得區域建議網絡(RPN)模塊和fast R-CNN模塊共享卷積層特征,構建一個完全端到端的卷積神經網絡(CNN)對象檢測模型,檢測關鍵解剖結構;最后,通過檢測的解剖結構結果對丘腦水平切面進行自動評分,根據評分結果進而自動判斷是否是標準切面。對所采集的513張超聲切面,80%的作為訓練數據集,20%為測試數據集。所提出的方法能夠準確地定位到丘腦水平橫切面的5個解剖結構,5個解剖結構的檢測平均準確度達到80.7%,且每張丘腦水平切面的檢查時間大約0.27s。所提出的方法對胎兒頭圍超聲圖象進行自動化質量控制是可行的。
中國生物醫學工程學報雜志要求:
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