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基于深度学习的胎儿颜面部超声标准切面自动识别
被引量：
16
1
作者
余镇
吴凌云
+4 位作者
倪东
陈思平
李胜利
汪天富
雷柏英
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期267-275,共9页
在常规胎儿超声诊断过程中,精确识别出胎儿颜面部超声标准切面(FFSP)至关重要。传统方法是由医生进行主观评估,这种人工评判的方式不仅耗费时间精力,而且严重依赖操作者经验,所以结果往往不可靠。因此,临床超声诊断亟需一种FFSP自动识...
在常规胎儿超声诊断过程中,精确识别出胎儿颜面部超声标准切面(FFSP)至关重要。传统方法是由医生进行主观评估,这种人工评判的方式不仅耗费时间精力,而且严重依赖操作者经验,所以结果往往不可靠。因此,临床超声诊断亟需一种FFSP自动识别方法。提出使用深度卷积网络识别FFSP,同时还分析不同深度的网络对于FFSP的识别性能。对于这些网络模型,采用不同的训练方式:随机初始化网络参数和基于Image Net预训练基础网络的迁移学习。在研究中,数据采集的是孕周20~36周胎儿颜面部超声图像。训练集包括1 037张标准切面图像(轴状切面375张,冠状切面257张,矢状切面405张)以及3 812张非标准切面图像,共计4 849张;测试集包括792张标准切面图像和1 626张非标准切面图像,共计2 418张。最后测试集实验结果显示,迁移学习的方法使得网络识别结果增加9.29%,同时当网络结构由8层增加至16层时,分类结果提升3.17%,深度网络对于FFSP分类最高正确率为94.5%,相比之前研究方法的最好结果提升3.66%,表明深度卷积网络能够有效地检测出FFSP,为临床自动FFSP检测方法打下研究基础。
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关键词
胎儿颜面部标准切面识别
超声图像
深度卷积网络
迁移学习
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职称材料
早中孕期颅脑冠状切面鼻尖偏斜法用于胎儿颜面部筛查的相关研究
被引量：
10
2
作者
黄燕
文成勇
+1 位作者
吴皎姣
向梦婷
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2017年第18期3048-3051,共4页
目的探讨早中孕期颅脑冠状切面鼻尖偏斜法在筛查胎儿颜面部畸形中的临床价值。方法采用颅脑冠状切面鼻尖偏斜法超声检查,对5 000例早中孕期孕妇的胎儿进行颜面部结构检查。根据进行超声检查的时间,分为11～12^(+6)周组、13～14^(+6)周组...
目的探讨早中孕期颅脑冠状切面鼻尖偏斜法在筛查胎儿颜面部畸形中的临床价值。方法采用颅脑冠状切面鼻尖偏斜法超声检查,对5 000例早中孕期孕妇的胎儿进行颜面部结构检查。根据进行超声检查的时间,分为11～12^(+6)周组、13～14^(+6)周组、15～16^(+6)周组。分析胎儿颜面部结构显示情况以及胎儿畸形检出率。结果所有孕妇超声检查均可以清楚显示颅脑冠状切面,其中4 855例(97.10%)可见较为理想的小脑横切面、双眼球水平冠状切面、鼻后三角切面等。三组胎儿超声检查显示率没有统计学差异。有69例(1.38%)出现颜面部畸形,其中31例(44.93%)为单纯颜面部畸形,38例(55.07%)合并其他结构畸形。该方法的敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值分别为93.24%,100%,100%,99.90%。结论颅脑冠状切面鼻尖偏斜法对胎儿颜面部畸形的检出率和灵敏度较高是中早孕期胎儿颜面部排畸检查的可靠方法。
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关键词
颅脑冠状
切面
鼻尖偏斜法
早中孕期
颜面
部
畸形
胎儿
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职称材料
题名
基于深度学习的胎儿颜面部超声标准切面自动识别
被引量：
16
1
作者
余镇
吴凌云
倪东
陈思平
李胜利
汪天富
雷柏英
机构
深圳大学生物医学工程学院
深圳妇幼保健院超声科
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期267-275,共9页
基金
广东省科技创新重点项目(2014KXM052)
文摘
在常规胎儿超声诊断过程中,精确识别出胎儿颜面部超声标准切面(FFSP)至关重要。传统方法是由医生进行主观评估,这种人工评判的方式不仅耗费时间精力,而且严重依赖操作者经验,所以结果往往不可靠。因此,临床超声诊断亟需一种FFSP自动识别方法。提出使用深度卷积网络识别FFSP,同时还分析不同深度的网络对于FFSP的识别性能。对于这些网络模型,采用不同的训练方式:随机初始化网络参数和基于Image Net预训练基础网络的迁移学习。在研究中,数据采集的是孕周20~36周胎儿颜面部超声图像。训练集包括1 037张标准切面图像(轴状切面375张,冠状切面257张,矢状切面405张)以及3 812张非标准切面图像,共计4 849张;测试集包括792张标准切面图像和1 626张非标准切面图像,共计2 418张。最后测试集实验结果显示,迁移学习的方法使得网络识别结果增加9.29%,同时当网络结构由8层增加至16层时,分类结果提升3.17%,深度网络对于FFSP分类最高正确率为94.5%,相比之前研究方法的最好结果提升3.66%,表明深度卷积网络能够有效地检测出FFSP,为临床自动FFSP检测方法打下研究基础。
关键词
胎儿颜面部标准切面识别
超声图像
深度卷积网络
迁移学习
Keywords
fetal facial standard plane recognition
uhrasound image
deep convolutional network
transfer learning
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
早中孕期颅脑冠状切面鼻尖偏斜法用于胎儿颜面部筛查的相关研究
被引量：
10
2
作者
黄燕
文成勇
吴皎姣
向梦婷
机构
重庆开州区人民医院超声科
出处
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2017年第18期3048-3051,共4页
基金
重庆市卫生计生委2016年医学科研计划项目(编号:2016MSXM194)
文摘
目的探讨早中孕期颅脑冠状切面鼻尖偏斜法在筛查胎儿颜面部畸形中的临床价值。方法采用颅脑冠状切面鼻尖偏斜法超声检查,对5 000例早中孕期孕妇的胎儿进行颜面部结构检查。根据进行超声检查的时间,分为11～12^(+6)周组、13～14^(+6)周组、15～16^(+6)周组。分析胎儿颜面部结构显示情况以及胎儿畸形检出率。结果所有孕妇超声检查均可以清楚显示颅脑冠状切面,其中4 855例(97.10%)可见较为理想的小脑横切面、双眼球水平冠状切面、鼻后三角切面等。三组胎儿超声检查显示率没有统计学差异。有69例(1.38%)出现颜面部畸形,其中31例(44.93%)为单纯颜面部畸形,38例(55.07%)合并其他结构畸形。该方法的敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值分别为93.24%,100%,100%,99.90%。结论颅脑冠状切面鼻尖偏斜法对胎儿颜面部畸形的检出率和灵敏度较高是中早孕期胎儿颜面部排畸检查的可靠方法。
关键词
颅脑冠状
切面
鼻尖偏斜法
早中孕期
颜面
部
畸形
胎儿
Keywords
cerebral coronary view of nose tip deflection method
first and second trimester
fetal con-genital facial malformations
fetus
分类号
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
R714.5 [医药卫生—妇产科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的胎儿颜面部超声标准切面自动识别
余镇
吴凌云
倪东
陈思平
李胜利
汪天富
雷柏英
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
16
在线阅读
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职称材料
2
早中孕期颅脑冠状切面鼻尖偏斜法用于胎儿颜面部筛查的相关研究
黄燕
文成勇
吴皎姣
向梦婷
《实用医学杂志》
CAS
北大核心
2017
10
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