1.胎儿心脏四腔心超声切面图像质量自动评测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：获取胎儿心脏四腔心超声切面图像数据集，进行降噪处理；

步骤2：搭建YOLOv5目标检测模型并进行训练，将测试图像输入训练好的YOLOv5目标检测模型中，得到胸腔区域、四腔心区域位置坐标，判断胎儿心脏四腔心超声切面图像中四腔心与胸腔的位置关系，若该图像的四腔心区域在胸腔区域内，则该图像能够作为待评测切面图像进行下一步操作，否则，视为不合格的胎儿心脏四腔心超声切面图像；

步骤3：提取四腔心区域图像并对四腔心区域图像进行分割，训练U2-Net图像分割网络模型；

步骤4：对待评测切面图像进行四腔心区域的提取与掩膜操作；

步骤5：将直方图修正与OTSU算法结合起来，对掩膜操作后的四腔心区域图像进行分割；

步骤6：计算瓣膜连同房室间隔与心室心房区域的面积之比；

步骤7：计算瓣膜与房室间隔区域的平均亮度；

步骤8：计算心室心房区域的平均灰度；

步骤9：根据预先设定的质量评测规则，对胎儿心脏四腔心超声切面图像进行质量评测；所述步骤4包括如下步骤：步骤4.1：将通过测试的待评测胎儿心脏四腔心超声切面图像中的四腔心区域提取，输入训练好的U2-Net分割模型，输出四腔心区域对应的分割图；

步骤4.2：将步骤4.1中的四腔心区域进行灰度化处理；

步骤4.3：利用OTSU对步骤4.1中得到的分割图进行二值化；

步骤4.4：为了充分过滤心室心房边缘外的区域，对步骤4.3中经过OTSU处理后得到的分割图进行腐蚀，并将腐蚀后的分割图与步骤4.2中得到的灰度化四腔心区域图像做掩膜操作，即将腐蚀后的分割图与灰度化的四腔心区域图像相乘。

2.根据权利要求1所述胎儿心脏四腔心超声切面图像质量自动评测方法，其特征在于：所述步骤2包括如下步骤：步骤2.1：将步骤1中得到的图像数据集按一定比例划分训练集、验证集、测试集，利用划分后的数据集来训练YOLOv5目标检测模型；

步骤2.2：将测试图像输入训练好的YOLOv5目标检测模型中，根据模型的输出结果计算四腔心区域和胸腔区域的左上角坐标、右下角坐标，具体计算公式如下：若某个胎儿心脏四腔心超声切面图像宽为Width、高为Height，四腔心区域的输出结果为0、x、y、w、h，则中心点坐标(xo,yo)、边界框宽为wo、边界框高为ho、左上角坐标(x1,y1)、右下角坐标(x2,y2)，即xo＝x×Width,yo＝y×Height(1)；

wo＝w×Width,ho＝h×Height(2)；

x2＝xo+wo,y2＝yo+ho(4)；

同理，若胸腔区域的输出结果为1、X、Y、W、H，则中心点坐标(Xo,Yo)、边界框宽为Wo、边界框高为Ho、左上角坐标(X1,Y1)、右下角坐标(X2,Y2)，即Xo＝X×Width,Yo＝Y×Height(5)；

Wo＝W×Width,Ho＝H×Height(6)；

X2＝Xo+Wo,Y2＝Yo+Ho(8)；

步骤2.3：考察胎儿心脏四腔心超声切面图像中四腔心与胸腔的位置关系，若该图像的四腔心区域在胸腔内，满足X1

3.根据权利要求2所述胎儿心脏四腔心超声切面图像质量自动评测方法，其特征在于：所述步骤3包括如下步骤：步骤3.1：根据手动标注的四腔心区域边界框位置坐标，将经过步骤2.1划分的数据集中四腔心区域图像全部提取出来，利用图像分割标注工具，标注出四腔心区域的心室心房内边缘，此时得到的分割图中心室心房边缘内全为1，心室心房边缘外全为0；

步骤3.2：利用步骤3.1中得到的四腔心区域及对应的分割图，来训练U2-Net分割模型。

4.根据权利要求1所述胎儿心脏四腔心超声切面图像质量自动评测方法，其特征在于：所述步骤5包括如下步骤：步骤5.1：统计步骤4.4中经过掩膜操作后图像的直方图；

步骤5.2：修正步骤5.1中的图像及其直方图，即不统计其灰度级为0的像素点个数；

步骤5.3：利用OTSU对修正直方图后的四腔心区域图像进行分割。

5.根据权利要求4所述胎儿心脏四腔心超声切面图像质量自动评测方法，其特征在于：所述步骤6包括如下步骤：步骤6.1：统计步骤4.4中经过腐蚀操作的心室心房边缘内区域分割图的像素点个数；

步骤6.2：统计步骤5.3中经过OTSU分割的瓣膜与房室间隔区域像素点个数；

步骤6.3：计算经过腐蚀操作的心室心房边缘内区域像素点个数与瓣膜连同房室间隔区域像素点个数之差，得到心室心房区域像素点个数，再通过公式(9)得到待评测的胎儿心脏四腔心超声切面图像中瓣膜连同房室间隔与心室心房区域的面积之比k'；

设经过腐蚀操作的心室心房边缘内区域分割图的像素矩阵为Am×n，经过OTSU分割的瓣膜与房室间隔区域图像像素矩阵为Bm×n，

6.根据权利要求1所述胎儿心脏四腔心超声切面图像质量自动评测方法，其特征在于：所述步骤7包括如下步骤：步骤7.1：将瓣膜连同房室间隔区域的分割图与经过灰度化的原图相乘；

步骤7.2：利用公式(10)计算瓣膜与房室间隔区域的像素点平均值，即计算经过掩膜操作后的图像像素点之和与其中非零像素点个数的比值，将该平均值作为瓣膜与房室间隔区域的平均亮度，记为k”；

设灰度化的原始图像素矩阵为Cm×n，

7.根据权利要求4所述胎儿心脏四腔心超声切面图像质量自动评测方法，其特征在于：所述步骤8包括如下步骤：步骤8.1：将步骤4.4中经过腐蚀操作的心室心房边缘内区域分割图与步骤5.3中瓣膜连同房室间隔区域的分割图相减，得到心室心房区域的分割图；

步骤8.2：将步骤8.1中心室心房区域的分割图与经过灰度化的原图相乘；

步骤8.3：计算心室心房区域的像素点平均值，即计算经过掩膜操作后的图像像素点之和与其中非零像素点个数的比值，利用公式(11)得到心室心房区域的平均灰度k”'；

当k”'越大时，表明心室心房区域越暗；当k”'越小时，表明心室心房区域越亮。

8.根据权利要求7所述胎儿心脏四腔心超声切面图像质量自动评测方法，其特征在于：所述步骤9包括如下步骤：

步骤9.1：将步骤2.1中的训练集与验证集按步骤2.3-步骤8.3执行，统计标准的胎儿心脏四腔心超声切面图像中瓣膜连同房室间隔与心室心房区域的面积之比、瓣膜连同房室间隔区域的平均亮度、心室心房区域的平均灰度这三个质量评测指标所处的范围，分别是0.11～0.57、44～143、189～248；

步骤9.2：将测试集的三个质量评测指标与步骤9.1设定的范围作比较，当这三个质量评测指标都在设定的范围内时，表明该四腔心区域符合标准，否则不符合标准，评级为D；

步骤9.3：利用公式(12)得到归一化后的三个质量评测指标，分别是面积之比K1、平均亮度K2、平均灰度K3；

步骤9.4：将这三个归一化后的质量评测指标利用公式(13)进行加权统计，得到评测切面图像的质量分数；

考虑到瓣膜连同房室间隔与心室心房的面积之比不能过大，当归一化后面积之比大于等于0.66时，应当给以适当的分数惩罚；

步骤9.5：根据质量分数大小来比较四腔心切面图像的质量高低，同时参照预先设定的质量评测规则，给出相应的质量评测报告。

9.根据权利要求8所述胎儿心脏四腔心超声切面图像质量自动评测方法，其特征在于：质量评测规则如下：①、面积之比：

当0≤K1<0.31时，表明瓣膜连同房室间隔与心室心房区域的面积之比较小；

当0.31≤K1<0.66时，表明瓣膜连同房室间隔与心室心房区域的面积之比合适；当0.66≤K1≤1时，表明瓣膜连同房室间隔与心室心房区域的面积之比较大；

②、平均亮度：

当0≤K2<0.25时，表明瓣膜与房室间隔不清晰；

当0.25≤K2<0.50时，表明瓣膜与房室间隔欠清晰；

当0.50≤K2≤1时，表明瓣膜与房室间隔清晰；

③、平均灰度：

当0≤K3<0.35时，表明心室心房区域较亮；

当0.35≤K3<0.70时，表明心室心房区域亮度适中；

当0.70≤K3≤1时，表明心室心房区域较暗；

④、质量分数：

当0≤F<0.378时，评级为C；

当0.378≤F<0.473时，评级为B；

当0.473≤F≤0.864时，评级为A。