基于更快速的區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的胎兒頭圍超聲圖像質(zhì)量控制
關(guān)鍵詞：胎兒頭圍 超聲圖像質(zhì)量控制 faster 解剖結(jié)構(gòu)檢測
摘要：胎兒標(biāo)準(zhǔn)丘腦水平橫切面是胎兒雙頂徑與頭圍的測量切面,而雙頂徑和頭圍這兩個測量參數(shù)對于預(yù)測胎兒體重有重要的作用。臨床上此切面一直由超聲醫(yī)生手動獲取,手動獲取的切面質(zhì)量高度依賴超聲醫(yī)生的臨床工作經(jīng)驗,不但耗時,而且容易得到圖像質(zhì)量較差的切面。為了解決手動獲取存在的問題,提出一種基于更快速的區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(faster R-CNN)的胎兒頭圍超聲圖像質(zhì)量控制方法,輔助醫(yī)生自動、快速和準(zhǔn)確地獲得標(biāo)準(zhǔn)丘腦水平橫切面。首先,與超聲專家團隊制定評定協(xié)議,通過數(shù)據(jù)增強的方法,構(gòu)建胎兒頭圍超聲圖像數(shù)據(jù)庫;然后,通過faster R-CNN從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)提取有識別性的特征,并利用通過聯(lián)合訓(xùn)練和交替優(yōu)化,使得區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(RPN)模塊和fast R-CNN模塊共享卷積層特征,構(gòu)建一個完全端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對象檢測模型,檢測關(guān)鍵解剖結(jié)構(gòu);最后,通過檢測的解剖結(jié)構(gòu)結(jié)果對丘腦水平切面進行自動評分,根據(jù)評分結(jié)果進而自動判斷是否是標(biāo)準(zhǔn)切面。對所采集的513張超聲切面,80%的作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,20%為測試數(shù)據(jù)集。所提出的方法能夠準(zhǔn)確地定位到丘腦水平橫切面的5個解剖結(jié)構(gòu),5個解剖結(jié)構(gòu)的檢測平均準(zhǔn)確度達到80.7%,且每張丘腦水平切面的檢查時間大約0.27s。所提出的方法對胎兒頭圍超聲圖象進行自動化質(zhì)量控制是可行的。
中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報雜志要求:
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