通过插入时间注意模块增强心脏超声图像分割的运动：一种高效、可适应和可扩展的方法

本研究解决了传统超声图像分割方法在准确性和处理能力上的不足。提出了一种新颖的时间注意模块（TAM），能够高效地提取时间特征并与现有的CNN或Transformer网络无缝集成，显著提升了心脏图像分割的效果。实验结果表明，TAM增强的网络在多种心脏数据集上的表现优于当前的主流方法，展现出其强大的鲁棒性和可扩展性。