基于深度置信网络和三维模型的胎儿正中矢状面自动检测方法

摘要

本发明属于图像分割技术领域，具体为一种基于深度置信网络和三维模型的胎儿正中矢状面自动检测方法。本发明针对三维胎儿超声数据，主要分为三步：首先通过深度置信网络（DBN）从三维数据的中心切面上自动搜索得到包含头颅的图像块，然后使用方向Kirsch边缘检测和霍夫变换在图像块中定位头颅的精确大小和位置，最后利用头颅关于正中矢状面对称的特点，通过三维模型将平面检测问题转变为二维对称性检测问题，完成最终的正中矢状面自动检测。本方法通过建立模型将三维问题简化为二维问题，实现正中矢状面的自动检测，取得了较好的结果。