本文介绍了一种新型流水线，旨在将超声平面姿态估计更接近临床应用，以实现对胎儿大脑中标准平面的更有效导航。通过半监督分割模型和分类机制，实现对多样化的胎儿大脑图像的可靠分割和精确定位。该模型能过滤掉缺少大脑的帧，并为包含大脑的帧生成掩模，增强了平面姿态回归在临床环境中的相关性。通过验证，证明了该方法在补充现有胎儿超声技术和推进产前诊断实践方面的潜力。