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基于实时目标检测网络的胎儿颜面部超声切面识别及应用

Fetal facial ultrasound plane recognition based on real-time object detection network and its application

二维码有效期 120s

摘要目的:探讨基于实时目标检测网络的人工智能(AI)模型在胎儿颜面部超声检查中的应用价值.方法:以妊娠20～24周正常胎儿颜面部超声标准切面(FFUSP)图像为研究对象,构建基于实时目标检测网络的FFUSP识别模型,观察其对FFUSP及其解剖结构的识别精度;通过临床验证分析其对119例胎儿超声图像中FFUSP识别效能以评价其临床应用价值.结果:AI模型对胎儿颜面部结构识别的整体查准率为97.8%、查全率为98.5%、mAP@.5为98.1%、mAP@.5:.95为61.0%.在临床验证中,AI模型对颜面部解剖结构识别的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确率分别为100.0%、98.5%、87.4%、100.0%、98.7%,与胎儿超声专家分类一致性强(k=0.925,P<0.001);对3类标准切面图像的识别准确率为100%;动态视频检测平均速度为33.93帧/s.结论:基于实时目标检测网络的FFUSP识别模型性能优越,可应用于实时超声检查辅助诊断、教学及智能化质量评价.

作者刘中华 ^[1] 余卫峰 ^[2] 吴秀明 ^[1] 薛浩 ^[3] 吕国荣 ^[4] 王小莉 ^[5] 柳培忠 ^[6] 学术成果认领

作者单位福建医科大学附属泉州第一医院超声科,福建泉州 362000;华侨大学工学院,福建泉州 362000 ^[1] 福建医科大学附属泉州第一医院超声科,福建泉州 362000 ^[2] 华侨大学工学院,福建泉州 362000 ^[3] 泉州医学高等专科学校母婴健康服务应用技术协同创新中心,福建泉州 362000;福建医科大学附属第二医院超声科,福建泉州 362000 ^[4] 华侨大学医学院,福建泉州 362000 ^[5] 华侨大学工学院,福建泉州 362000;华侨大学医学院,福建泉州 362000 ^[6]

关键词超声检查人工智能实时目标检测网络胎儿颜面部 ultrasound examination artificial intelligence real-time object detection network fetal face

分类号 R318（医用一般科学）R445.1（诊断学）

栏目名称

医学人工智能

DOI 10.3969/j.issn.1005-202X.2024.02.019

发布时间 2024-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

基金项目

福建省自然科学基金项目（2021J011404）泉州市科技计划项目（2022NS057）