胎儿超声智能扫查方法研究：标准切面定位及生物学参数测量的自动化

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

81270707

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

李胜利

完成单位：

南方医科大学

中文关键词：

产前超声; 标准切面; 机器学习; 目标检测; 图像分割;

其他语种关键词：

Prenatal Ultrasound; Standard Plane; Machine Learning; Object Detection; Image Segmentation

项目类型：

面上项目

语种：

中文

开始日期：

2013-01-01

结束日期：

2016-12-31

中文摘要：

标准切面的定位和生物学参数的测量是超声产前诊断的关键。本项目提出一种胎儿产前诊断智能化扫查的新方法，旨在实现标准切面定位及生物学参数测量的自动化。本项目以胎儿颜面部及心脏的二维超声影像为研究内容，主要研究基于机器学习的超声图像分析新方法，具体为：研究自动获取颜面部冠状切面、横切面、矢状切面和四腔心切面、左室流出道切面、右室流出道切面、三血管气管切面图像以及测量眼距、眼内距、眼外距、左右心房、左右心室、主动脉、肺动脉等生物学参数的新方法。提出针对胎儿颜面部及心脏标准切面的特征提取方法、学习模型、检测架构和生物学参数测量算法，构建一套快速、全自动、稳定可靠、界面友好的胎儿产前超声检查系统，以及用于评价不同算法的标准超声影像及图像数据库。本项目将为机器学习在超声医学图像分析领域的应用奠定科学基础，推动胎儿产前超声检查在我国的全面普及，对提高我国超声产前诊断水平，提高出生人口素质有重要意义。