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通过超声设备进行产前诊断，及早查出畸形胎儿并采取相应措施，是降低出生缺陷发生率的重要手段。头部由于其重要性且具有明显特征，成为研制胎儿畸形产前超声诊断专家系统第一步工作的主要关注点。正常胎儿头部的超声图像具有近似椭圆形的颅骨光环，在对各种脑组织的解剖结构进行深入分析之前，需要判断是否存在光环以及存在的光环形状是否正常。
本文针对超声图像固有的复杂性和胎儿颅骨的图像特点，对预处理过程和椭圆检测进行了深入研究，提出了一种基于随机Hough变换(RHT)的胎儿颅骨检测方法。该方法首先对超声图像进行平滑处理和对比度增强；通过K-均值算法将像素分为3类，取出其中的亮物体；使用连通分量标记算法对亮物体进行标记，仅保留较大的连通分量并进行细化运算；最后由RHT和椭圆的直接最小平方拟合方法(DLSF)相结合完成椭圆检测。
本文方法将Hough变换方法和曲线拟合方法相结合，将DLSF纳入RHT框架之下，并提出了一种新的RHT的得分机制，同时考虑颅骨曲线在图像空间和参数空间的表现，提高了检测精度；所采用的预处理过程和RHT样本点选取方式使RHT考察的像素数极大地减少，提高了检测速度。
本文对30幅正常胎儿和各类畸形胎儿的颅骨超声图像进行了实验，实验表明本文方法能以可接受的速度和精度检测颅骨光环。本文还以椭圆检测结果作为初始值，使用不同的参数活动轮廓模型对颅骨轮廓的精确定位进行了对比实验。