换一批基于多切面融合识别技术的胎儿圆锥动脉干畸形智能化超声诊断研究
Research on Intelligent Ultrasonic Diagnosis of Fetal Conotruncal Defects Based on Multi Sectional Fusion Recognition Technology
摘要目的:本研究旨在开发并验证一种基于多切面融合识别技术的智能化超声诊断系统,用于胎儿圆锥动脉干畸形(CTD)的早期筛查和精确诊断,以提高胎儿心脏疾病的检出率和诊断准确性.方法:从东莞市妇幼保健院超声科数据库中检索自2019年1月1日至2024年9月30日期间接受Ⅲ级产前超声检查和胎儿超声心动图检查的孕18周至32周的所有单胎妊娠妇女421例,包括正常或异常胎儿的四腔心视图(4CH)、三血管与气管视图(3VT)、右心室流出道(RVOT)和左心室流出道(LVOT)以及血流多普勒图像总共2895幅,使用胎儿超声心动图切面,采用经典的YOLOv3网络,通过一系列卷积层提取八个主要的临床筛查事件即4CH、3VT、LVOT及RVOT下的灰阶超声时序表现和彩色多普勒时序表现,结合专家设计的诊断金标准,训练一组神经网络并集成建模;另选择孕妇250例为验证集,A组200例(正常妊娠组)、B组50例(妊娠合并胎儿动脉锥干异常),分析医生+多切面融合识别技术(AI)诊断和AI单独诊断对不同组数据集的不同切面的准确性、敏感性和特异性,统计两种诊断方法的耗时.结果:三血管气管切面的诊断精确度、敏感度和特异度最高.B组不同切面诊断的精确度、敏感度和特异度明显高于A组(P<0.05).此外,单独AI诊断和AI+医生诊断的精确度、敏感度和特异度没有显著差异(P>0.05).单独AI诊断耗时 195秒,AI+医生诊断耗时1560秒,单独AI诊断效率明显高于AI+医生诊断(P<0.05).结论:基于多切面融合识别技术的智能化超声诊断的诊断效果和AI+医生诊断没有显著差异,但耗时显著减少,表现出显著优势.
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关键词
胎儿圆锥动脉干畸形多切面融合识别技术智能化超声诊断深度学习图像处理fetal conotruncal defectsmulti sectional fusion recognition technologyintelligent ultrasound diagnosisdeep learningimage processing
分类号
R445.1（诊断学）
DOI
10.7517/issn.1674-0475.2025.06.12
发布时间
2025-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
东莞市社会发展科技项目（20221800905722）
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