PSFHS挑战报告：产时超声图像中的耻骨联合和胎头分割
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究聚焦于产时超声成像中耻骨联合和胎头的分割问题，该过程成本高且效率低下，当前自动分割算法效果尚不理想。通过举办PSFHS挑战赛并提供了5101幅图像数据集，推动了自动分割算法的国际发展，从而显著提升了相关算法的性能，并提出了未来研究的方向。该成果有助于改善临床决策和定量诊断。
本文介绍了一种新型流水线，用于更接近临床应用的超声平面姿态估计，以实现对胎儿大脑中标准平面的更有效导航。通过半监督分割模型和分类机制，实现对多样化的胎儿大脑图像的可靠分割和精确定位。该模型能过滤掉缺少大脑的帧，并为包含大脑的帧生成掩模，增强了平面姿态回归在临床环境中的相关性。该方法在指导超声波医生至标准平面方面具有优势。验证结果证明了该方法的实用可行性和潜力。
