1、超声仪器采集的妊娠早中期胎儿超声图像的输入及拍摄参数的导入。输入图像的格式为常用光栅图像，如jpg，bmp格式，图像来源为医学超声仪器采集。获取原始图像的比例尺、亮度、对比度参数。部分医学超声仪器能提供某些参数（如比例尺），该参数可直接导入本方法的系统中；2、妊娠早中期胎儿超声图像是质量评价。该步可细分为：基于人工神经网络的胎儿颈背透明物待测超声图像标准切面判定方法、基于Gabor特征匹配和贝叶斯分类器的胎儿颈背透明物待测超声图像的质量评价方法。首先建立胎儿颈项透明层厚度人工神经网络模型，将妊娠早中期胎儿超声图像的标准切面和非标准切面进行分类。再根据图像区域与训练集中图像的Gabor特征匹配程度，筛选出符合测量条件的超声图像；3、对于满足测量需求的超声图像，检测NT、NB、双顶径、头围、腹围、股骨在超声图像中的位置。通过逐步迭代地阈值分割、canny算子边缘检测、hough变换线检测，本步最终输出可测量清晰目标的局部二值图像；4、对超声图像中的NT、NB、双顶径、头围、腹围、股骨目标进行长度测量。对于最重要的NT目标，用K-MEANS方法对目标位置的线进行分类，对上下两簇线段进行聚合，找出NT位置的2条测量线，并测量两条线间的最大像素距离；5、将NT、NB、双顶径、头围、腹围、股骨的像素距离根据拍摄参数中的比例尺转化为真实长度值；6、结合孕妇年龄和血清学指标进行风险评估。