本研究提出了一种基于卷积神经网络的超声定位系统，能够自动检测胎儿标准扫描视图并提供实时定位。通过迁移学习和深度学习方法，开发了胎头分割和三维姿势估计等自动化技术，显著提高了超声图像分析的准确性和效率，推动了产前诊断的发展。
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