用于第二孕期产前II级超声标准胎儿平面识别方法

本发明涉及一种用于第二孕期产前II级超声标准胎儿平面识别方法，属于胎儿超声图像处理技术领域。该方法包括：基于第二孕期产前II级超声标准胎儿平面图像集预训练残差神经网络模型，保留预训练完成的残差神经网络模型的卷积层，并基于残差神经网络模型的卷积层生成形状为[n,FZ,FZ]的特征图；将特征图分解后的奇异向量和奇异值结合构造矩阵基因向量MGV，并通过大步跨核卷积解码矩阵基因向量MGV，或通过特征融合方法解码矩阵基因向量MGV，输出第二孕期产前II级超声标准胎儿平面图像的分类结果。本发明能够实现胎儿II级超声图片的分类，且可以更好的保留特征图上面的分布信息和显著信息。