[发明专利]基于早孕期胎儿颅面部三维容积自动获取标准切面的方法

权利要求书

1.一种基于早孕期胎儿颅面部三维容积自动获取标准切面的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取早孕期胎儿三维超声容积数据；

(2)从步骤(1)获取的早孕期胎儿三维超声容积数据中获取5个随机切面y₁、y₂、y₃、y₄、y₅；其中随机切面表示为：

y_i＝I(V,H_i,S)

其中y_i表示第i个随机切面，其中i是1到5之间的自然数，V表示早孕期胎儿三维超声容积数据，S表示随机切面的尺寸，I表示随机变换，H_i表示获得第i个随机切面y_i所需的位置信息，并包括早孕期胎儿三维超声容积数据V中过中心的水平横切面在x轴、y轴和z轴方向上向第i个随机切面y_i平移的大小m＝(m_i,x,m_i,y,m_i,z)、以及该水平横切面相对于该第i个随机切面y_i在x轴、y轴、z轴方向上的旋转角度n＝(n_i,x,n_i,y,n_i,z)；

(3)将步骤(2)中获取的随机切面y₁，y₂，y₃，y₄，y₅输入训练好的多任务参数学习网络中，以获得推理变换参数ΔH₁,ΔH₂,ΔH₃,ΔH₄,ΔH₅；

(4)将步骤(3)得到的推理变换参数与步骤(2)得到的位置信息H₁、H₂、H₃、H₄、H₅分别相加得到新的位置信息H′₁,H'₂,H′₃,H'₄,H′₅，将该位置信息应用到步骤(1)中的早孕期胎儿三维超声容积数据中，以得到新的随机切面y′₁,y′₂,y′₃,y′₄,y′₅；

(5)针对步骤(4)中得到的新的随机切面y′₁,y'₂,y'₃,y'₄,y'₅，重复上述步骤(3)至(4)达10次，最终得到5个新的随机切面就是最终预测的五个二维标准切面。

2.根据权利要求1所述的基于早孕期胎儿颅面部三维容积自动获取标准切面的方法，其特征在于，多任务参数学习网络是通过以下过程训练得到的：

A、用预处理后的数据集对多任务参数学习网络进行训练；

B、用预处理后的数据集中的验证集对训练好的多任务参数学习网络进行验证，以对多任务参数学习网络进行参数更新；

C、使用预处理后的数据集中的测试集对步骤B参数更新后的多任务参数学习网络进行测试，以得到训练好的多任务参数学习网络。