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申请/专利权人：四川大学华西第二医院;成都市汪汪科技有限公司
摘要：本发明公开了胎儿颈项透明层厚度测量方法，依次包括以下步骤：输入原始胎儿超声正中矢状切面超声扫查图像；去除输入图像的敏感信息；输入给已训练好的DeepLabv3+，得到多角度图像分割结果；提取分割边界后完成测量。本发明实现对胎儿超声颈项透明层厚度精确测量，使用DeepLabv3+卷积神经网络模型有效分割识别胎儿正中矢状切面的区域，准确找出超声图像中颈背部皮下长条形无回声带，进而实现了胎儿颈项透明层厚度的测量，具有较高的精确性，适用于产前超声检查，有利于医生熟练掌握，使诊断结果具有客观性，降低误诊率，同时还能提高医疗资源的有效利用，具有较大的使用价值，有望向基层医院推广使用。
主权项：1.胎儿颈项透明层厚度测量方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，获取原始胎儿超声图像；步骤2，去除原始胎儿超声图像中的敏感信息；步骤3，将去除敏感信息后的图像输给已训练的模型，进行图形分割，从而得到图像分割结果；步骤4，根据分割结果获取待测量区域的边缘特征，提取分割边界，对胎儿颈项透明层厚度进行测量；所述步骤3中，所述已训练的模型为DeepLabv3+模型；DeepLabv3+模型训练方法包括以下步骤：步骤31，准备数据集，搭建DeepLabv3+模型，对DeepLabv3+模型进行训练；步骤32，对在胎儿超声图像上训练DeepLabv3+模型并进行微调；步骤33，降低损失函数，优化DeepLabv3+模型；步骤34，训练时，原始图像与标记图像成对输入，图像中的每个像素对损失函数交叉熵是等同权重；步骤35，使用随机梯度下降算法优化DeepLabv3+模型参数。
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百度查询： 四川大学华西第二医院 成都市汪汪科技有限公司 胎儿颈项透明层厚度测量方法
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