【摘 要】
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超声图像的定点距离测量在临床医学上十分重要.由于超声图像的噪声大，边缘模糊，因此关键点自动定位在超声图像中很有挑战性.目前的关键点检测算法通常是针对单个关键点位置进行
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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四川省科技厅重点研发项目(2017SZ0010);四川省科技支撑计划项目(2016JZ0035)
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超声图像的定点距离测量在临床医学上十分重要.由于超声图像的噪声大，边缘模糊，因此关键点自动定位在超声图像中很有挑战性.目前的关键点检测算法通常是针对单个关键点位置进行优化，难以在保证每个关键点检测精度的情况下得到准确的测量距离.为使超声图像中关键点的精度和两个关键点之间的距离更加精确，本文提出一种基于级联卷积神经网络的关键点检测算法，该方法采用两个卷积网络从粗略到精细的对关键点进行定位.首先利用第一个网络回归两个关键点的粗略位置，并将包含这两个关键点的小区域送入第二个网络.然后本文提出一种加入距离修正的损
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