13、基于YOLOv2的高效深度学习网络实现胎儿头部定位与头围估计

基于YOLOv2的高效深度学习网络实现胎儿头部定位与头围估计

1 引言

在医疗领域，准确测量胎儿头围（HC）对于评估胎儿的健康状况至关重要。本文将介绍如何运用YOLOv2框架，在二维超声扫描图像上自动定位胎儿头部，并进一步估计胎儿头围。

2 YOLOv2基础原理

2.1 YOLOv2核心特点

YOLOv2采用每个锚框一个边界框（BB）的策略。每个预测的BB的4个坐标包含框中心偏移、框大小比例、目标存在得分和类别得分值。使用逻辑回归预测目标存在得分，类别预测采用二元交叉熵损失函数。

2.2 整体工作流程

该方法旨在利用YOLO框架进行目标定位，解决“目标在哪里”和“目标是什么”的问题。具体步骤如下：
1. 图像预处理 ：将输入的灰度图像转换为RGB图像，并将图像大小调整为224×224×3颜色通道。
2. 数据标注 ：使用图像标注应用程序对训练集图像进行手动标注，标记出矩形感兴趣区域（ROI）标签，并导出标注的真实值用于训练。
3. 图像划分网格 ：将输入图像划分为S×S的网格，这里选择S = 5。对每个网格进行图像定位和分类操作。
4. 模型训练 ：将标注好的数据输入模型进行训练。网格中包含目标中心的单元格负责检测该目标。
5. 目标检测与筛选 ：YOLO检测BB参数及其相应的置信度得分，置信度得分由向量Y确定：
[Y = [c_s, box_x, box_y,