目前,胎儿畸形的发生给社会和家庭带来了沉重的负担,产前超声检查是筛查胎儿畸形的重要手段之一。在产前超声诊断的过程中,胎儿颜面超声标准切面的准确识别对于颜面部畸形检测和疾病筛查至关重要,如唇腭裂的检测。然而,传统的获取标准切面的方法高度依赖医生的经验水平,这种主观评判方式最终容易导致误诊和漏诊。为此,本文针对胎儿颜面超声标准切面自动识别任务进行了相关研究,内容如下:（1）构建了一个胎儿颜面超声标准切面数据集并对其结构特征进行了分析。根据实验需求,与超声专家讨论制定了图像采集标准和结构标注准则,收集了共3045张胎儿颜面超声标准切面数据,邀请超声专家参与图像标注。为了去除超声图像存在的四周信息,消除噪声和低对比度的影响,本文研究了包括自适应裁剪关键区域,灰度归一化等预处理方法,得到了理想的预处理效果。（2）提出一种基于纹理特征融合的胎儿颜面超声标准切面识别分类方法。介绍了本文实验中纹理特征融合的过程并通过实验验证了所提出方法的有效性。为了验证所提出方法的性能,进行了不同纹理特征及其组合方式的对比实验、局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）不同参数组合下的对比实验和不同分类器的对比实验。所提出的方法在实验数据集上的平均识别准确率（Accuracy）为94.67%,实验结果表明纹理特征融合优于单一纹理特征,得到了理想的识别分类结果。（3）提出使用一种基于实时目标检测网络的胎儿颜面超声标准切面解剖结构检测与分类模型。该方法对胎儿颜面超声三类标准切面的结构检测平均精度（Mean Average Precision,m AP）达到了98.1%,实验结果表明,该方法能够有效识别胎儿颜面超声标准切面及其解剖结构。在临床数据的应用分析阶段,本文实验模型从15例胎儿全身各部位超声图像（1573张）中检测颜面部解剖结构,结构检测真阳性为88.7%,进一步根据标准切面筛选原则从中筛选出75张胎儿颜面标准切面均获得了超声专家的认可。为了探索临床应用研究,结合超声专家的建议,对视频检测过程进行了优化:一是实现了视频检测过程自动保存带检测框的图像及其原图,这将有助于临床上胎儿颜面超声标准切面数据的补充采集;二是实现了视频中标准切面单个结构预测框逐一显示,这有利于医生直观的从视频中观察检测效果并将其运用到超声医生的培训教学中。