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目的 利用计算机图像识别技术建立胎儿颈项透明层(NT)超声图像质量评估的模型及软件原型.方法 将待测图像划分为4个待测的子图像块—鼻骨、NT、中脑、下颌骨和前胸区域.采用Gabor特征描述和贝叶斯决策判别的图像匹配算法,将输入图像的4个子图像块与标准训练集图像块的对比判定结果作为对输入图像的质量评价.结果 胎儿NT超声图像的自动评估与专家人工评估的一致性较高,Kappa系数为0.795,P＜0.001.结论 图像识别技术能有效地辅助超声医师对胎儿NT超声图像的质量进行快速评估,该方法能减少人工评估的主观性,提高超声筛查的准确性。