Image Analysis Using Machine Learning: Anatomical Landmarks Detection in Fetal Ultrasound Images
Image Analysis Using Machine Learning: Anatomical Landmarks Detection in Fetal Ultrasound Images
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使用机器学习进行图像分析：胎儿超声图像中的解剖标志检测
DOI：
10.1109/compsac.2012.52
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. A. Noble
中科院分区：
文献类型：
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作者：
B. Rahmatullah;A. Papageorghiou;J. A. Noble
准确和强大的图像分析软件是至关重要的评估质量的超声图像的胎儿生物测量。在这项工作中，我们提出了基于机器学习算法的自动图像分析方法的结果，该方法用于检测胎儿腹部超声图像手动评分中的重要解剖标志。在2384张图像上的实验结果是有希望的，使用300张图像的临床验证证明了自动化方法和专家之间的高度一致性。
Accurate and robust image analysis software is crucial for assessing the quality of ultrasound images of fetal biometry. In this work, we present the result of our automated image analysis method based on a machine learning algorithm in detecting important anatomical landmarks employed in manual scoring of ultrasound images of the fetal abdomen. Experimental results on 2384 images are promising and the clinical validation using 300 images demonstrates a high level agreement between the automated method and experts.