【摘 要】
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在常规胎儿超声诊断过程中,精确识别出胎儿颜面部超声标准切面（FFSP）至关重要。传统方法是由医生进行主观评估,这种人工评判的方式不仅耗费时间精力,而且严重依赖操作者经验,所
【机 构】
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深圳大学生物医学工程学院,深圳妇幼保健院超声科
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在常规胎儿超声诊断过程中,精确识别出胎儿颜面部超声标准切面（FFSP）至关重要。传统方法是由医生进行主观评估,这种人工评判的方式不仅耗费时间精力,而且严重依赖操作者经验,所以结果往往不可靠。因此,临床超声诊断亟需一种FFSP自动识别方法。提出使用深度卷积网络识别FFSP,同时还分析不同深度的网络对于FFSP的识别性能。对于这些网络模型,采用不同的训练方式：随机初始化网络参数和基于Image Net预训练基础网络的迁移学习。在研究中,数据采集的是孕周20~36周胎儿颜面部超声图像。训练集包括1 037张标准
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