【摘 要】
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胎儿超声图像中的颈部透明带（Nuchal Translucency,NT）的厚度是判断胎儿染色体是否异常的重要指标,在产检中常被用来进行胎儿染色体异常筛查。医生在测量颈部透明带厚度时,需要先找到胎儿的标准正中矢状切面,再交互地移动虚拟卡尺跟踪图像中的两条回波线测出透明带厚度。整个过程受胎动、噪声和操作者专业水平等因素的影响,导致测量结果稳定性差、测量过程耗时费力。本文工作研究胎儿颈部透明带厚度的自
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胎儿超声图像中的颈部透明带（Nuchal Translucency,NT）的厚度是判断胎儿染色体是否异常的重要指标,在产检中常被用来进行胎儿染色体异常筛查。医生在测量颈部透明带厚度时,需要先找到胎儿的标准正中矢状切面,再交互地移动虚拟卡尺跟踪图像中的两条回波线测出透明带厚度。整个过程受胎动、噪声和操作者专业水平等因素的影响,导致测量结果稳定性差、测量过程耗时费力。本文工作研究胎儿颈部透明带厚度的自动测量技术,并开发了一个全自动测量系统。具体地,系统通过检测胎儿解剖结构从超声视频流中筛选出正中矢状切面,然后从筛选出的切面分割出NT感兴趣区域,最后对分割得到的NT区域进行厚度测量。论文的主要贡献包括如下几个方面:（1）提出并实现了一个基于深度神经网络的胎儿NT自动测量框架;通过检测、决策、分割和测量四个模块,实现了标准正中矢状切面检测和NT值测量两个主要的临床任务。实验表明该框架能够通过临床指南知识获取到标准的胎儿正中矢状切面,并在图像上自动、实时地测量胎儿NT值。（2）提出了一个基于R-NN的胎儿解剖结构和NT区域联合检测的网络NTDet Net,参考FMF和ISUOG等组织的指南,检测8个解剖结构的视觉特征,来更加精确地查找正中矢状切面;并通过检测NT区域将正中矢状切面查找和NT值测量两个任务统一起来,可以加快处理速度。实验表明切面选择结果更加精确。（3）提出一个基于NTDet Net的感兴趣NT区域分割网络NTSeg Net,实现对感兴趣NT区域的自动提取,并使用专门的损失函数（BCE loss+Dice loss）来处理不平衡类的问题,实验表明分割效果有显著改善。（4）提出最小外接矩形拟合法和最大内切圆测量法,实现NT厚度的快速测量。
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