在低资源环境中，利用高效的微调策略对胎儿头部进行分割：基于 U-Net 的实证研究
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。精确测量胎儿头围对于估计孕期产妇的胎儿生长至关重要。深度学习技术在利用编码 - 解码模型分割胎儿头部的过程中取得了重大进展。本研究总结了现有的优化编码 - 解码模型在胎儿超声图像分割中的优化策略，包括使用不同的骨干架构、模型组件和优化策略，并在来自荷兰、西班牙、马拉维、埃及和阿尔及利亚的超声数据上进行了实验验证。研究发现，（1）相对于从头开始训练，优化编码 -...
精确测量胎儿头围对于估计孕期产妇的胎儿生长至关重要。深度学习技术在胎儿超声图像分割中取得了重大进展，研究总结了现有的优化编码 - 解码模型的策略，并证明了其在多个国家的超声数据上的有效性。优化编码 - 解码模型可以获得更好的性能，解码器的优化策略优于其他策略，参数较少的网络架构也能达到相似甚至更好的性能。研究还证明了在资源有限的环境中进行优化策略的有效性，并将实验扩展到了少样本学习。
