胎儿脑畸形筛查中计算机视觉技术分析

敖凌文 刘金花

【摘要】    随着社会的发展和进步，计算视觉技术的应用范围也在不断地扩展。在实际的发展过程中，胎儿脑畸形筛查中计算机视觉技术应用比较广泛，在应用过程中计算机视觉对此方面的研究还需要高度重视。人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地应用于几乎所有领域。一方面，越来越多没有受过计算机专业培训的人也需要使用计算机，另一方面，计算机的功能越来越强，为了让更多的人使用复杂的计算机，有必要改变过去让人们适应计算机和死记硬背使用计算机的规则的情况。本文通过对胎儿脑畸形筛查中计算机视觉技术进行相应的分析和研究，希望能够在一定的基础上能够为更多的人员提供相应的帮助。

【关键词】    胎儿    脑畸形    筛查    计算机视觉技术    分析    應用

引言

20世纪70年代初，计算机视觉应用开始被应用。一般来说，计算机视觉技术在医学方面能够起到十分重要的促进作用，从而提高检查的效率，同时可以防止人为的错误和造成不必要的损失。在医学领域的应用中，一方面，对妇科中胎儿的检查提供一定的帮助;另一方面，利用该技术对胎儿进行检测，从而对其更好的规划。由于计算机视觉技术在医学领域的应用可以实现自动化的管理，提供工作的效率以及相应的效果。

使用该技术后，我们在实际的应用过程中可以快速有效地收集一定的信息，进一步提高对信息采集的准确性。随着计算机视觉技术的发展，它在虚拟现实、工农业生产等许多领域得到了应用和推广。随着社会的不断进步，其将会得到更大范围的发展[1]。

20世纪80年代以来，计算机视觉与移动机器人进行相应的研究，极大地促进了计算机视觉在实际生活中的应用。本文从胎儿脑畸形筛查的过程进行分析计算机视觉技术的应用。

一、计算机视觉技术

计算机视觉技术是人工智能的一种形式。计算机可以“看到”世界，分析视觉数据，然后从中做出决定，或者理解环境和情况。计算机视觉增长背后的驱动因素之一是我们今天产生的用于训练和改善计算机视觉的数据量。在我们的世界里有无数的图片和视频，都来自我们的移动设备的内置摄像头。然而，虽然图像可以包括照片和视频，它们也可以意味着来自热或红外传感器和其他来源的数据。

随着大量可视化数据的出现（每天在网上共享的图像超过30亿张），分析数据所需的计算能力变得更容易获得，也更便宜。

随着计算机视觉领域新硬件和新算法的发展，目标识别的精度也在不断提高。在不到十年的时间里，今天的系统已经达到了99%的准确率，比人类对视觉输入的快速反应高出50%。

二、计算机视觉技术的工作原理

实现人工智能所有功能的关键组成部分之一是赋予机器视觉能力。为了模拟人类视觉，机器需要获取、处理、分析和理解图像。实现这一里程碑的巨大增长是由于神经网络的迭代学习过程。它从一组数据集开始，这些数据集可以帮助机器学习特定的主题。

三、计算机视觉技术应用现状分析

计算机视觉技术在实际的发展过程中之所以能够得到更好的发展，更多的是因为计算机技术的支持和帮助，还有人员的需求。从相关的图像数据中提取相关的特征信息，在实际的发展过程中可以对患者进行医学的诊断。相关的图像数据在实际的发展过程中通常有显微镜图像等。通过获取的信息数据的支持，在实际的发展过程只能挂可以对肿瘤或其他恶性变化的相关的检测。也可以血流情况等等。这个方面的领域还通过提供一些有用的信息，例如关于大脑结构的信息给医学的研究提供相应的支持。计算机视觉在医学领域的应用还包括超声波图像或x射线图像，在一定的程度上能够减少噪音的影响。

计算机视觉的第二个应用领域是工业，有时被称为机器上的视觉，在工业中提取信息在实际发展过程中能够支持制造的过程。

四、胎儿脑畸形筛查的研究

在医学方面，胎儿脑畸形在临床实践中并不少见，其发病率约为0.6%，且肢体畸形种类繁多，原因复杂，故漏诊的现象是较为常见。脑畸形虽然不会对胎儿造成致命伤害，但胎儿出生后会对家庭等带来十分严重的影响。相关研究表明，染色体异常的时候在实际的胎儿生长的过程中会出现胎儿不同的结构畸形。通过脑部畸形的诊断，我们可以推断出异常的染色体，这对于临床染色体异常标记具有重要的临床价值。因此，产前检查胎儿脑部畸形能提高降低新生儿缺陷率具有重要的临床意义。胎儿脑部畸形的主要方法是超声，超声具有安全、无创、重复性好等特点，在胎儿肢体[2]成像中具有独特优势。

目前，胎儿超声检查尚无统一标准。畸形的检出率相对较低，一般只有3%-55%，如果不遵循一定的检查标准和方法，的漏诊率会较高。在实际的检查中可以采用连续序列跟踪超声对胎儿脑部进行检查，检查效果良好。能有效检查胎儿脑部的长度、形状、连接、邻近关系、回声强度及周围软组织的状况。检查时从近端到远端连续扫描，对脑部检查完成后进行详细的检查，可清晰识别脑部的生长，防止出现混淆的问题[4]。

五、计算机视觉技术中四维超声的应用

随着计算机技术的不断发展，计算机技术与声学原理的完美结合，使得先进的彩色多普勒超声诊断仪层出不穷。四维超声诊断仪是产科超声的福音。图像清晰，多角度多层次连续扫描，获得妇产科超声医师的认可。它可以显示胎儿的立体图像（主要是头部和面部），以前不能显示。然而，它在有很多优点的同时，也有一些不可忽视的局限性。首先，由于超声穿透性的限制：超声具有一定的声能。衰减后的声能穿透腹部及皮下各层软组织（脂肪、肌肉、腹膜、产妇腹部瘢痕等），是诊断胎儿畸形的最终有效声能。更厚的皮肤和皮下软组织（主要是脂肪层），越明显阻碍超声波，声衰减越明显，剩余的有效声能量越小，图像越模糊质量、诊断精度越低，不能满足四维超声筛查的需求。这就是为什么肥胖的孕妇不能做四维运动的主要原因[5]。二是受五中心超声科妇产科组发展现状的限制：目前超声科下设腹部、妇产科、心血管、浅表、介入等科室。妇产科只是其中的一个方向。不可能只做妇产科超声而不做其他项目，就像医院外的许多其他妇产医院一样。如果不考虑其他专业的发展，妇产科超声诊断仪的升级也是不可能的。

六、常规超声筛查的应用程序的指导方针

在怀孕的第二个三个月（国际妇产科超声协会发布的2010年）提出，胎儿在怀孕中期应经常检查确认双边脑部存在，同时确定手和脚之间的关系。因此，相关的研究在胎儿体位适中、羊水量适中、胎儿大小适中等条件下，采用连续序列跟踪超声检测胎儿脑部异常问题，显著提高了胎儿脑部畸形的检出率。

孕中期是检测胎儿脑部畸形的最佳时机。按照一定的检查顺序对妊娠中期胎儿进行超声检查，在一定的发展过程中能够使脑部畸形的检出率得到一定的提升，同时在实际的应用过程中防止脑部畸形胎儿的出现，进一步促进新生儿的出生质量的提升。

另外，尿路畸形往往伴随着羊水体积的增大，如果胎盘增厚和羊水在超声检查发现，有必要检查是否还有其他畸形胎儿的各个部分。

应对措施：目前，确保四维诊断的准确性的处理过程如下：孕妇必须进行早期胎儿畸形筛查（NT检查）并通过检查。妇产科超声医生会立即测量孕妇皮肤的垂直厚度到子宫绒毛膜层（包括脂肪、肌肉、腹膜、腹部瘢痕等皮下组织）。

若垂直距离小于或等于0.1cm，以腹部情况为宜。询问孕妇最后一次月经情况，教育孕妇四维超声注意事项及知情同意书。

七、计算机视觉技术的其他应用分析

无人驾驶汽车。自动驾驶汽车需要计算机视觉。特斯拉等汽车制造商使用多摄像头、激光雷达、雷达和超声波传感器从环境中获取图像，使其自动驾驶仪能够检测到目标、车道表标签、标志和交通信号，从而实现安全驾驶。谷歌翻译软件，将相机对准单词，让谷歌翻译应用程序几乎立即告诉你单词在那句语言中的意思。使用光学字符识别来查看图像和增强现实覆盖一个准确的翻译是一个方便的工具使用计算机视觉。由于90%的医疗数据是基于图像的，计算机视觉在医学上有很多用途。引入新的医学诊断方法分析x射线，乳房x光检查和其他扫描，以及监控病人在早期发现问题和协助手术，医疗机构、专业人员和患者将受益于今天的计算机视觉，和更多的将在未来推出的医疗保健、实时运动跟踪、农业。

计算机视觉识别杂草有很大的潜力，因此除草剂可以直接喷洒在杂草上，而不是农作物上。预计这将减少90%的除草剂用量。制造业。计算机视觉正在帮助制造商以各种方式更安全、更智能、更高效地运行。预测维护只是一个例子，其中计算机视觉用于监控设备，在设备故障导致昂贵的停机之前进行干预。监控包装和产品质量，通过计算机视觉降低不合格品。

八、总结

计算机视觉已经在医学领域中得到了广泛的应用，同时在实际的发展过程中计算机视觉技术还处于发展旺盛的阶段。随着人类和机器继续合作，人类劳动将被解放出来，专注于更高价值的任务。机器的自动处理依赖于图像识别过程，在一定的程度上促进行业的发展。本次论述到此结束，希望能够在一定的基础上为相关的人员提供理论性的支持和实践参考。

参  考  文  献

[1]杨晓君.四维超声成像在胎儿畸形筛查中的价值[J].中国社区医师：医学专业，2013，1（24）：87-88.

[2]郭宁.规范超声产前检查对胎儿肢体畸形的诊断价值[J].中國伤残医学，2014，22（3）：184-185.

[3]鲁敏.超声对胎儿足内翻畸形的诊断价值[J].中国优生与遗传杂志，2014，1（1）：85-85.

[4]赵静萍.超声在畸形胎儿产前诊断中的临床价值[J].中国优生与遗传杂志，2014，1（1）：86-86.

[5]陈绍琦，郑宝群，林腾.小头畸形胎儿的产前超声诊断[J].汕头大学医学院学报，2013，1（4）：232-232.