【摘要】目的：研究基于深度学习的超声图像评估对胎儿头围和双顶径的检测价值。方法：选取 2020 年 5 月—2021 年 12 月深圳市龙岗区 第五人民医院妇产科室超声存储站中的中晚孕期超声图像 300 张实施数据集标注，其中 200 张作为训练集，100 张作为测试集，分析胎儿超 声的数据集标注结果及不同激活函数下超声图像评估结果，比较基于深度学习的超声图像评估与人工测量的检测结果。结果：采用 LReLU 激活函数产生的 Dice 明显得到提升，达到 97.35%，且对双顶径（BPD）及头围（HC）的预测价值更加精准。基于深度学习的超声图像评估 检测孕中晚期 BPD 及 HC 的结果与人工测量比较，差异均无统计学意义（P ＞ 0.05）。结论：基于深度学习的超声图像评估对胎儿头围和双 顶径的检测价值较高，且与人工检测具有较好的一致性，值得在临床检测过程中应用推广。 

【关键词】基于深度学习；超声图像评估；胎儿；头围；双顶径；检测价值