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申请/专利权人：通用电气公司
摘要：本发明提供了一种用于确定神经系统状况的方法，所述方法包括在指导的扫描程序期间使用第一深度学习网络来获得产妇受试者的多个平面中的第一扫描平面的估计。所述方法还包括接收与所述初始估计相对应的三维3D超声体积，以及根据所述第一深度学习网络确定最佳第一扫描平面。所述方法还包括基于所述最佳第一扫描平面和与所述多个平面相对应的临床约束中的至少一者，使用第二深度学习网络来确定所述多个平面中的第二扫描平面、第三扫描平面和第四扫描平面中的至少一者。所述方法包括基于所述多个平面中的至少一者使用第三深度学习网络来确定与神经系统相对应的生物计量参数。
主权项：1.一种方法，包括：在指导的扫描程序期间使用第一深度学习网络来获得与产妇受试者的胎儿相对应的第一扫描平面的初始估计，其中所述扫描平面包括经丘脑平面TTP、经心室平面TVP、正中矢状平面MSP或经小脑平面TCP中的一者；接收与所述第一扫描平面的所述初始估计相对应的所述胎儿的三维3D超声体积；基于所述3D超声体积和所述第一扫描平面的所述初始估计根据所述第一深度学习网络确定最佳第一扫描平面；基于所述3D超声体积、所述最佳第一扫描平面、以及与所述TTP、所述TVP、所述MSP或所述TCP相对应的临床约束中的至少一者，使用对应的第二深度学习网络来确定第二扫描平面、第三扫描平面或第四扫描平面中的至少一者，其中所述第二扫描平面、所述第三扫描平面或所述第四扫描平面中的所述至少一者包括所述TTP、所述TVP、所述MSP或所述TCP中的一者并且与所述第一扫描平面明显不同，所述第一扫描平面、所述第二扫描平面、所述第三扫描平面和所述第四扫描平面中的每一者唯一地映射到所述MSP、所述TTP、所述TVP和所述TCP；基于所述第一扫描平面、所述第二扫描平面、所述第三扫描平面或所述第四扫描平面中的至少一者以及所述临床约束，使用第三深度学习网络来确定与所述胎儿的神经系统相对应的生物计量参数；以及基于所述生物计量参数确定所述胎儿的神经系统状况，其中，所述第一深度学习网络为在产妇受试者上移动超声扫描探头时获得的平面提供置信度得分以为获得所述第一扫描平面的所述初始估计提供指导。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 通用电气公司 用于确定胎儿神经系统的状况的系统和方法
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