[发明专利]一种智能获取胎儿颜面部骨性结构参数的方法及终端设备

说明书

本发明公开了一种智能获取胎儿颜面部骨性结构参数的方法及终端设备，其中，方法包括步骤：获取待分析胎儿超声数据，待分析胎儿超声数据包括胎儿颜面部正中矢状切面图像和双眼框横切面图像；通过深度学习算法判断胎儿颜面部正中矢状切面图像和双眼框横切面图像是否为标准切面图像；通过自动分割算法对标准胎儿颜面部正中矢状切面图像和标准双眼框横切面图像进行自动分割，得到分割后骨性结构图像；对分割后骨性结构图像进行特征提取处理，得到对应骨性结构的关键线和关键点；根据骨性结构的关键线和关键点，并结合骨性结构参数的测量值定义，计算得到胎儿颜面部骨性结构参数。本发明以人工智能的方式准确且高效地获得了胎儿颜面部骨性结构参数。

技术领域

本发明涉及医疗参数获取技术领域，尤其涉及一种智能获取胎儿颜面部骨性结构参数的方法及终端设备。

背景技术

染色体在形态结构或数量上的异常被称为染色体异常，由染色体异常引起的疾病为染色体病，染色体病在临床上可造成流产、先天愚型、先天多发性极性以及癌肿等。多种染色体异常的胎儿会出现颜面部发育异常，多数较细微，如：眼距增宽、眼球径线小、鼻骨塌陷、短小或缺如，前额隆起或低平、下颌小等。目前主要依靠产前超声进行胎儿结构性发育异常筛查，进而诊断是否多种染色体异常。现有方法为：通过胎儿颜面部正中矢状切面和双眼眶横切面可以对鼻骨、眼球、前额鼻骨角和下颌角进行测量，来判断是否存在多种染色体异常。然而，现阶段依靠临床超声医生的经验进行胎儿颜面部正中矢状切面与双眼眶横切面，并手动进行测量会出现如下问题：

1、颜面部的骨性结构异常在超声图像上表现不明显，多数被医生忽视，即使医生注意到这些细小变化也缺乏正常值可以对照，所以仅靠医生主观去判断胎儿颜面部的骨性结构的异常漏诊率较高；

2、虽然超声通过胎儿颜面部正中矢状切面和双眼眶横切面可以对鼻骨、眼球、前额鼻骨角和下颌角进行测量，但这种方式不仅费时难以广泛实施，且测量时带有主观偏差。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种智能获取胎儿颜面部骨性结构参数的方法及终端设备，旨在解决现有技术依赖医生经验获取的胎儿颜面部骨性结构参数不准确以及费时的问题。

本发明的技术方案如下：

一种智能获取胎儿颜面部骨性结构参数的方法，其中，包括步骤：

获取待分析胎儿超声数据，所述待分析胎儿超声数据包括胎儿颜面部正中矢状切面图像和双眼框横切面图像；

通过深度学习算法判断所述胎儿颜面部正中矢状切面图像和双眼框横切面图像是否为标准切面图像，并从所述待分析胎儿超声数据中筛选得到标准胎儿颜面部正中矢状切面图像和标准双眼框横切面图像；

通过自动分割算法对所述标准胎儿颜面部正中矢状切面图像和标准双眼框横切面图像进行自动分割，得到分割后骨性结构图像；

对分割后骨性结构图像进行特征提取处理，得到对应骨性结构的关键线和关键点；

根据所述骨性结构的关键线和关键点，并结合骨性结构参数的测量值定义，计算得到胎儿颜面部骨性结构参数。

所述智能获取胎儿颜面部骨性结构参数的方法，其中，获取待分析的胎儿超声数据的步骤包括：

通过二维超声探头向目标胎儿发射超声波，接收到目标的超声回波形成的超声数据，即得到胎儿超声数据。

所述智能获取胎儿颜面部骨性结构参数的方法，其中，所述标准胎儿颜面部正中矢状切面图像的骨性结构特征包括：前额、额骨、鼻、鼻骨、上下唇和下颌；所述标准双眼框横切面图像的骨性结构特征包括：类圆形眼球，晶体和鼻骨。