一种用于胼胝体状态评估的脑部胼胝体分割预测图像的构建方法

摘要

本发明公开了一种用于胼胝体状态评估的脑部胼胝体分割预测图像的构建方法，它是从获取的胎儿脑部超声图像中绘制出胼胝体初始轮廓线，计算胼胝体初始轮廓线的关键点偏移量，根据胼胝体初始轮廓线和关键点偏移量在所述胎儿脑部超声图像中裁剪出脑部胼胝体分割预测图像。本发明胎儿超声图像状态分析深度神经网络模型填补了脑部超声图像脑部胼胝体状态分析的空白，首创了用脑部超声图像评估脑部胼胝体状态的方法。