二维（2D）徒手超声是产前护理和胎儿生长监测的中流。给定2D超声脑扫描中，在3D解剖中匹配相应的横截面平面的任务对于徒手扫描至关重要，但具有挑战性。我们提出了Adlocui，这是一个框架，该框架在3D解剖图集中自适应定位了2D超声图像，而无需使用任何外部跟踪传感器。.我们首先训练从共同的3D超声量取样的2D切片的卷积神经网络，以预测其在3D位置的位置，以预测3D的位置解剖图集。接下来，我们使用新颖的无监督周期一致性对2D徒手超声图像进行微调，这是一个事实，即3D解剖图图中的一系列图像序列的总位移等于从第一个图像到最后一个图像的位移到最后一个图像。那个顺序。我们证明，Adlocui可以适应具有不同机器和协议的三个不同的超声数据集，并且比基线获得了明显更好的本地化精度。 Adlocui可用于床边的无传感器2D徒手超声指导。源代码可在https://github.com/pakheiyeung/adlocui上获得。
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