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胎儿的产前超声检测对判断或预测孕妇孕期、估计胎儿尺寸和质量具有重要意义.超声检测主要是基于超声图像对胎儿的腹围(abdominal circumference)、股骨长(femur length)以及头臀径(crown-rump length)等参数进行测量.这些生物参数的测量可以用来判断胎儿的生长状况是否良好以及胎儿是否畸形.当前,这些参数需要依靠医生进行手动测量,该方法效率低下且严重依赖医生经验,从而导致检测准确率下降.对此,本文提出了一种基于深度学习的算法来对腹围、头围、股骨等部位进行自动分割