一种超声图像中胎儿标准切面的自动识别方法和系统

摘要

本发明属于产前超声检查技术领域，并公开了一种超声图像中胎儿标准切面的自动识别方法，包括以下步骤：获取数据集，对获取的数据集进行预处理操作，以得到预处理数据集，将得到的预处理数据集输入训练好的深度卷积神经网络中，以得到每幅胎儿超声切面图像中所包含的目标的类别和位置。深度卷积神经网络包括顺次连接的骨干网ResNet‑50、特征金字塔网络、分类子网、以及定位子网。本发明能够解决现有标准切面的识别方法中存在的对医生的技术要求相当高、不同医生的检查结果存在差异所导致的准确性和一致性偏低、以及检查时间过长的技术问题。