基于ppseg的婴儿头围精准测量项目

超声图像中，胎儿头围是评估胎儿发育和体重的重要指标之一。但手动椭圆拟合往往费时费力且存在较高的用户差异，导致胎儿发育诊断的偏差。这一问题可通过应用基于人工智能算法的婴儿头围自动测量技术得以解决。本项目采用PaddleSeg框架，利用Attention.Net对婴儿头围进行准确分割，并以图像后处理技术进行头像处理，根据分割后的图像进行边缘拟合，从而得出婴儿头围的精确数据。这一技术可在短时间内帮助医生选择何种治疗或分娩方式，具有非常重要的意义。