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Enhancing Generalization Capability of Self-Supervised Framework in Ultrasound B-Mode Image Segmentation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种针对B模式超声图像的对比自监督学习方法，通过关系对比损失函数（RCL）提升特征学习。结果表明，该方法在乳腺超声数据集上显著优于传统监督分割，尤其在数据有限时展现出更强的泛化能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种针对B模式超声图像的对比自监督学习方法。
- 采用新颖的关系对比损失函数（RCL）来促进特征学习。
- 该方法在乳腺超声数据集上显著优于传统监督分割方法。
- 尤其在数据有限的情况下，该方法展现出更强的泛化能力。
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