本研究提出了一种基于深度学习的三维超声定位系统，旨在提高胎儿姿态估计的准确性和效率。通过卷积神经网络和强化学习，系统能够实时检测和定位胎儿结构，并探讨了数据扩充和解剖信息对模型性能的影响，最终实现了高精度的胎儿姿态估计，具有良好的临床应用潜力。