从盲扫超声视频确定胎儿姿态

胎儿超声检查的认知负荷在临床医生中具有独特挑战。为了提供辅助工具，我们开发了一个用于预测遵循简单盲扫协议获取的超声视频中胎儿姿态的自动化管线。通过预训练的头部检测和分割模型，我们首先采用模板匹配方法确定胎儿呈现姿态（头位或臀位），随后通过分析分割脑解剖结构的空间分布来判断胎儿位姿（面向左侧或右侧）。在第三孕期超声扫描数据集上的评估显示，我们的管线表现出有前景的准确性。这一工作区别于其他工作的关键在于引入了自动化胎儿位姿预测，并提出了一种增强超声师专业知识而非取代其专业能力的辅助范式。未来研究将致力于提高获取效率，探索实际临床集成以提高工作流程和对产科医生的支持。